filters：卷积核的数量，即输出的特征图的深度。这句话什么意思

这句话是在讲卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中的卷积层。卷积层的输入是一个三维的张量，包含了宽度、高度和深度三个维度。卷积核可以看作是一个二维的矩阵，它会在输入的每一个位置进行卷积操作，输出一个标量。卷积核的数量就是输出的特征图的深度，也就是说，每一个卷积核都会生成一张特征图，最终的输出就是所有特征图的堆叠。因此，如果有 n 个卷积核，那么输出的特征图的深度就是 n。每一个卷积核会提取不同的特征，因此卷积核的数量越多，模型就可以学习到更多的特征，提高模型的表现力。