卷积神经网络的通道数是什么

在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，通道数是指在卷积层和全连接层之间的维度，也称为特征图的深度。通道数决定了特征图中包含的特征数量。在卷积层中，每个通道对应着一个卷积核，通过卷积操作可以提取出不同的特征。通道数的多少取决于网络结构和任务需求，一般来说，通道数越多，网络可以学习到更丰富的特征表示，但同时也会增加网络的计算复杂度和参数量。在深层的卷积神经网络中，通常会逐渐增加通道数，以逐渐提取更高级别的抽象特征。