当 1 个过滤器对 3 个图像进行卷积时，我们如何获得输出？

Question

想象一下，我有一个 28 x 28 大小的灰度图像。现在，如果我应用一个具有 3 个过滤器和 3X3 大小和 1X1 步幅的 Keras 卷积层，我将得到 3 个图像作为输出。现在，如果我再次应用一个只有 1 个过滤器和 3X3 大小和 1X1 步幅的 Keras 卷积层，那么这个 3X3 过滤器将如何对这 3 个图像进行卷积，然后我们将如何获得一个图像..

我的想法是，一个过滤器将对 3 个图像中的每一个进行卷积，从而产生 3 个图像，然后将所有三个图像相加得到一个输出图像。

我正在使用 keras 的 tensorflow 后端。请原谅我的语法错误，请帮助我。

Answer 1

回答我自己的问题：

我发现一个过滤器对 3 张图像进行卷积，得到 3 张图像，然后将这些图像的像素值相加得到一张结果图像..

您确实可以通过在 1 个图像上输出 3 个图像来检查 3 个过滤器。当您自己添加这 3 张图像（矩阵加法）并绘制它时，生成的图像很有意义。