cnn卷积神经网络HWC

在CNN中，HWC表示输入和卷积层的数据布局。H表示高度（Height），W表示宽度（Width），C表示通道数（Channel）。这种布局通常用于处理图像数据，其中每个像素具有三个通道（红、绿、蓝），因此输入的形状为高度×宽度×通道数。在卷积层中，卷积核也具有相同的布局，用于对输入数据进行卷积操作。这种布局可以很好地捕捉到图像中的空间信息和颜色信息，从而实现对图像的有效处理和特征提取。 [2<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CNN卷积神经网络_Lenet详解_paddle2.0实现](https://blog.csdn.net/qq_40326280/article/details/112799756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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