我正在学习卷积神经网络，并试图理解其中的数学计算过程。假设有一张输入图像，具有3个通道（RGB），因此图像的形状为28*28*3。考虑应用6个滤波器，大小为5*5*3，步长为1，用于下一层。因此，下一层的形状将变为24*24*6。由于输入图像是RGB图像，每个滤波器生成的24*24图像如何被解释为RGB图像？即，每个滤波器是否内部构建了大小为24*24*3的图像？

回答：

在应用了第一层卷积层之后，你不能再将其视为RGB图像了。那个[5, 5, 3]的卷积操作会将5*5*3 = 75个浮点数（25个像素，每个像素有3个通道）的所有信息混合在一起，根据网络为该滤波器训练的参数进行处理。

在许多图像识别任务中，第一层通常会学习边缘检测器和锐化蒙版等。例如，可以查看VGG16各层的可视化。

但输出本身在那个点上只是…信息。或者更准确地说，深度通道的含义将取决于网络的学习方式。深度通道之间可能会有有意义的区别（以及其中不同值的含义），但如果不尝试可视化，这些区别可能不会直观。我不知道有哪个项目独立地可视化了深度通道，但可能有人做过。