这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了笔记36：CNN的多通道卷积到底是什么样的。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
总结：
（1）输入卷积层的feature_map的通道数，就是该卷积层每个卷积核所含有的通道数
（2）输出卷积层的feature_map的通道数，就是该卷积层所含有的卷积核的个数
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解释：【假设 --- 输入卷积层的 feature_map 通道数为5】
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-727413.html
可以知道：因为该卷积层中含有100个不同的卷积核，所以最后输出的 feature_map 是100通道的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-727413.html
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适用平台：Matlab 2023版及以上 KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。 该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的文献。 同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制
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先看卷积是啥，url: https://www.bilibili.com/video/BV1JX4y1K7Dr/?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickvd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 下面这个式子就是卷积 看完了，感觉似懂非懂 下一个参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQlist=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu 视频1：简单介绍卷积神经网络
在深度神经网络中，通常将前面的卷积层设计为 提取较为基础的特征(物理轮廓、边缘、颜色、纹理) ，后面的卷积层则负责 进一步提取更加高级的特征(和类别相关的抽象特征) 。因此，后面的卷积层需要更加复杂、抽象的特征表达能力，才能有效地提取更好的特征。 为了增
