節錄自 此網站
在第一次convolutions後 feature maps為 6 ， 因為kernel 為6
這個可以理解
但是第二次convolutions後 feature maps為 16 ，但 kernel 還是為 16
不是照理說應該要是上一層 feature maps為 6 再 乘上 這層 的kernel數 16 嗎？
以下是此篇文章作者解釋，但還是不懂 
為什麼會出現6張Feature map呢？
其實很簡單的去想，就是用6個”不同的卷積核”去對Input 做卷積
★深度 = 卷積核數量
第一個卷積層出來後的feature map為 6張，因為卷積核數量為6
第二個卷積層出來後的feature map為16張，因為卷積核數量為16
P.S. 這裡妳/你可能會想，第二次的卷積層出來的深度怎麼不是6*16呢？不是應該是每張圖做16個不同的卷積核卷積嗎？=>對於卷積核來說，是有深度的，看下面這張圖應該就很好理解，然而第二個卷積層就的卷積核就是有深度的，16個深度為6的卷積核，所以出來的feature map深度就是16
墾請各位大大解答，感謝
P.S. 現在對於 feature map 的理解是 經由 卷積 出來的一張圖
已邀請的邦友 {{ invite_list.length }}/5
iThome鐵人賽
看影片追技術