关于卷积神经网络中的“输入通道”和“输出通道”的概念

下图引自：https://segmentfault.com/q/1010000016667038

用比较精炼的话概括就是：

输入通道指的是输入了几个二维信息，也就是很直观的rgb图有r，g，b三个通道，这决定了卷积核的通道数，即输入图像的通道数决定了卷积核通道数；（图片中，第一列有三个矩阵，也就是输入通道为3，所以后面，第二列和第三列，也就是两个卷积核，它们也都有三个矩阵，即卷积核数目也为3。）

输出通道是指卷积（关联）运算之后的输出通道数目，它决定了有几个卷积核，即需要输出通道数为几，就需要几个卷积核。（图中，第二列和第三列分别都是三通道的卷积核，输入图像与这两个卷积核做完卷积运算后，产生了第四列的两个矩阵，也就是输出了两个通道）

 

最后说一下动图演示的事情，输入一个三通道图像，和两个三通道的卷积核做了卷积运算，得到两个输出通道。