如图,最左边蓝色的是输入的7*7*3的图片

我们设置一个3*3的filter w0,filter的深度要跟输入一致,都是3,故我们可以看到三个filter w0

将其在7*7*3的区域里滑动,

开始的时候滑动是在图中R、G、B中圈起来的地方,

所以我们计算的第一个值:

f11=0(R中圈起来的地方和filter w0中第一个做内积)

f12=2(G中圈起来的地方和filter w0中第二个做内积)

f13=0(B中圈起来的地方和filter w0中第三个做内积)

输入为X

那么计算WX+b后我们得到:(0+2+0)+1=3,即绿色左上角的值

计算好了第一个3*3的值后

卷积神经网络(3)卷积计算流程

然后,窗口需要进行滑动,如图下所示,滑动多少由步长决定

卷积神经网络(3)卷积计算流程

卷积神经网络(3)卷积计算流程

图中filter有2个,即提取图像不同的特征,输出结果就是两个filter叠加在一起所得到

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