[quote color="success"]这个内容总是忘，记录一下叭[/quote]卷积运算首先，假设有一个RGB三通道的图像，它可以用一个 W x H x 3 的张量表示，对它使用 一个卷积核进行卷积，运算过程如下所示。图中的深色区域每次移动一格，即strides（步长）为1。[photos][/photos][photos][/photos]Stride 步长如图，步长为2时的效果。[photos][/photos]Padding 填充如图。[photos][/photos]卷积层卷积层中filters参数表示卷积核的数量，一个卷积层会对图像使用不同的卷积核进行卷积，也就是做很多次卷积，生成不同的特征图。特征图叠起来，形成张量，因此filters即为下一层张量的深度。卷积核的大小 N x N 就是kernel_size。卷积核矩阵的具体数字，就是神经网络优化出来的权重，只需设定初始值。