- 其实"图像通道数"就是图像的xx，呵呵..，其实这里的图像通道数其实是叫做“图像的色彩通道数”，还是来看例子理解吧！
如每一张图片的大小为28*28*1，则表示图片的大小为28*28的像素，*1表示是黑白的，即为一个色彩通道
同理，28*28*3，则表示图片的大小为28*28，*3表示彩色的，即为三个色彩通道。
2. 如果一张彩色图片表示成三位矩阵的话，则这里的“图像通道数”可以说成三维矩阵的深度。
3.子节点矩阵和单位节点矩阵:?
4.实例：
对于训练完成的卷积神经网络，其分类过程和多层前馈网络相似，将图像作 为输入数据，逐层传播直到输出层输出分类结果。如图3．3所示，网络在接收到 一副图像的输入数据后(图中该图像为数字‘4’)，通过第一个卷积层中的6个 过滤器后，形成6个特征图，也就是C1层。这些特征图包含了图片通过各个过 滤器(特征抽取器)后所获得的特征。然后C1层经过一个2×2N 1的降采样操 作得到S2层，S2层相比C1层减少了特征图的大小，并且一定程度上增强了网 络的对于噪音和轻微扰动的鲁棒性。如c1和s2中最下面一幅特征图所示，C1 图中数字4的右下角的缺口部分在S2图中变得不再那么明显。卷积神经网络重 复这个过程，直到得到C5层，包含120个1×1的特征图，然后将这120个特征 图通过全连接的方式传播到大小为10×1的输出层，输出分类结果为‘4’。
这里的C1层的6及C5层的120，这就是卷积核的深度