假设我有一个尺寸为125 * 125的RGB图像，并使用10个尺寸为5 * 5的滤波器，步长为3，那么这一层的特征图是什么？参数总数是多少？
我对特征图的猜测是：10*((125-5)/3)+1 = (41 * 41 * 10)（滤波器数量），但RGB图像和灰度图像有什么区别？对于RGB图像，应该是41 * 41 * 30（滤波器数量 * 输入图像的通道数）？而参数总数是：5 * 5 * 3 * 10=750？

回答：

特征图的数量等于滤波器的数量，每个特征图的大小将是41 * 41（如果你计算正确，且填充为零）。所以，在上述情况下，如果你有10个滤波器，你将得到10个大小为41 * 41的特征图，这与RGB或灰度图像无关。

对于RGB和灰度图像，考虑通道就像输入层的特征图，滤波器会一次性应用于所有特征图。如果你有一个输入的RGB图像，滤波器大小为5 * 5，实际上它是一个大小为5 * 5 * 3（通道数）的滤波器。因此，无论是RGB还是灰度，如果你在一个大小为125 * 125的图像上应用10个5*5的滤波器，步长为3，你总是会得到10个大小为41 * 41的特征图。

每当你定义一个滤波器时，它被定义为x * y，但z总是等于’你应用卷积的通道数’，对于2D卷积而言。这样，每个滤波器的总参数数将是x * y * n_channels + 1（额外的1是常数项）。

在你的10个滤波器的情况下，对于RGB图像，每个滤波器的大小为5 * 5 * 3。因此，RGB的总参数数为10 * (5 * 5 * 3 + 1)。而对于灰度图像，每个滤波器为5 * 5 * 1。因此，灰度的总参数数为10 * (5 * 5 * 1 + 1)。