卷积网络中的通道(Channel)和特征图

转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566

 

      今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。

      首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Pooling)。

      其中池化层并不会对通道之间的交互有影响，只是在各个通道中进行操作。

      而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互，之后在下一层生成新的通道，其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x1卷积操作。基本上完全就是在通道与通道之间进行交互，而不关心同一通道中的交互。

      一般大家说通道指的是图片的色彩通道，而特征图是卷积过滤器的输出结果。但实际上，两者本质上是相同的，都是表示之前输入上某个特征分布的数据。

那么先来看看为什么可以说它们是相同的。

 

数码相机中的“卷积”

     通道这个概念最初指的是电子图片中RGB通道，或者CMYK通道这样的配色方案，比如