当前在教程和其他地方广泛使用的函数的形式为：
conv_out = conv2d(
input= x, # some 4d tensor
filters= w, # some shared variable
filter_shape= [ nkerns, stack_size, filter_height, filter_width ],
image_shape= [ batch_size, stack_size, height, width ]
)
如果对于CNN的第一层，我有filter_shape作为[ 20, 1 , 7, 7 ]其是kernals为20的数目，每个7 X 7，什么是“1”代表什么？我image_shape是[100, 1, 84, 84 ]。
现在，该卷积输出一个[ 100, 20, 26, 26]我理解的形状张量。现在，我的下一层将使用参数filter_shape= [50, 20, 5 ,5 ]，image_shape=[ 100, 20 ,26, 26 ]并生成shape的输出[ 100 ,50 ,11 ,11 ]。我似乎有点理解此操作，除了，如果我要使用'50'滤镜层，每个滤镜层都可以处理之前生成的20个特征图，我是否应该总共生成1000个特征图而不是仅生成50个特征图？重申一下我的问题，我有一堆20个特征贴图，每个特征贴图运行50个卷积核，我的输出形状[100, 1000, 11, 11]不是[ 100, 50 , 11, 11]吗？
要回答您的问题：
的1代表输入信道的数目。正如您似乎正在使用灰度图像一样，这就是其中之一。对于彩色图像，可以为3。对于第二个问题中的其他卷积层，它必须等于上一层生成的输出数量。
对于第一个问题，[50, 20, 5, 5]在输入信号上使用大小滤波器[100, 20, 26, 26]实际上也是一个很好的例子。您这里有50个形状过滤器[20, 5, 5]。每个图像都是形状[20, 26, 26]。卷积每次都使用所有20个通道：将滤镜0应用于图像通道0，将滤镜1应用于图像1，然后对整个结果求和。那有意义吗？
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