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在卷积神经网络中，总是搞不清楚卷积核到底是单层的还是多层的？比如上一层的feature map是5层的200*200 这个时候设定一个3*3的卷积核去进行卷积 那么这个卷积核（1）应该是1*3*3的他对上一层的feature map是一层一层的进行卷积然后再将各层的map 进行合并？ （2）还是这个卷积核就是5*3*3的直接一次性的对这一块进行了卷积了？最后针对这一个卷积核生成一层的feature map 最终这一阶段的feature map层数取决于卷积核的数量 即：一个卷积核生成一层的feature map
这个问题就是年前 上完cs231n遗留下的，估计是当时没有注意听，还是老师觉得这个问题就不用讲呀
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