为什么较小滤波器的参数必须乘两次通道

Question

我正在阅读cs231课堂笔记(http://cs231n.github.io/convolutional-networks)，这里是我的问题来源：

如果我们假设所有的体积都有C通道，那么可以看到单个7x7卷积层将包含C×(7×7×C)=49C^2个参数，而三个3x3卷积层将仅包含3×(C×(3×3×C))=27C^2个参数。

但是为什么不是(7 *7* C)和(3 *3* C)呢？滤波器应具有与输入相同的通道大小。对吗？

Answer 1

每个过滤器都在C通道上工作，因此它具有NxNxC参数。在N=7的情况下，你可以得到7x7xC。

使用此过滤器后，您只能获得一个大小为宽x高的输出通道。

因此，为了在输出端获得C通道，您需要使用C滤波器。

C(滤镜)*N(滤镜宽度)*N(滤镜高度)*C(滤镜正在工作的通道数，即输入层中的通道数)