CNN的卷积核是单层还是多层的？

描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。

卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。

卷积核的个数N, 一般等于后层厚度(后层feature maps数，因为相等所以也用N表示)。

卷积核通常从属于后层，为后层提供了各种查看前层特征的视角，这个视角是自动形成的。

卷积核厚度等于1时为2D卷积，对应平面点相乘然后把结果加起来，相当于点积运算；

卷积核厚度大于1时为3D卷积，每片分别平面点求卷积，然后把每片结果加起来，作为3D卷积结果；

1x1卷积属于3D卷积的一个特例，有厚度无面积, 直接把每片单个点乘以权重再相加。

归纳之，卷积的意思就是把一个区域，不管是一维线段，二维方阵，还是三维长方块，全部按照卷积核的维度形状，对应逐点相乘再求和，浓缩成一个标量值也就是降到零维度，作为下一层的一个feature map的一个点的值！ 可以比喻一群渔夫坐一个渔船撒网打鱼，鱼塘是多层水域，每层鱼儿不同。 船每次移位一个stride到一个地方，每个渔夫撒一网，得到收获，然后换一个距离stride再撒，如此重复直到遍历鱼塘。 A渔夫盯着鱼的品种，遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼品种分布； B渔夫盯着鱼的重量，遍历鱼塘后该渔夫描绘了鱼塘的鱼重量分布； 还有N-2个渔夫，各自兴趣各干各的； 最后得到N个特征图，描述了鱼塘的一切！