对一个张28x28的做卷积处理。 卷积大小为3x3,一共有10个。 那么底层参数是(3x3+1)*10= 100个。 第二层再卷积一次，卷积大小为3x3，也是10个。 为什么卷积变成了(3x3x10+1)*10 = 910。 第二层不怎么理解了。

在第二层的卷积中，每个卷积核的输入是上一层卷积层的输出，也就是一个张量，而不是单个的28x28的图像。因此，每个卷积核的参数个数是(3x3x10+1)，其中1是偏置项。由于有10个卷积核，因此总参数数为(3x3x10+1)x10=910个。这个卷积操作会提取更高级别的特征，因为它在上一层特征图的基础上进行卷积。

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28x28x512怎么通过空洞卷积变成7x7x2048

这个转换可以通过使用多层的空洞卷积来实现。假设你有一个28x28x512的输入张量，你可以使用多层的空洞卷积来逐渐减小张量的空间维度，同时增加通道数，最终得到一个7x7x2048的张量。

具体来说，可以先使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对输入张量进行卷积操作，得到一个26x26x512的张量。这个卷积操作会增加感受野，但不会改变张量的空间维度。

接着，可以再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的张量进行卷积操作，得到一个24x24x1024的张量。这个卷积操作会增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将张量的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

然后，可以再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的张量进行卷积操作，得到一个22x22x1024的张量。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将张量的空间维度减小一半，并且将通道数保持不变。

接着，可以再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的张量进行卷积操作，得到一个20x20x2048的张量。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将张量的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

最后，可以通过类似的方式，再使用两个带有合适的空洞率的3x3卷积核，将张量的空间维度继续减小，并将通道数增加，最终得到一个7x7x2048的张量。

28x28x512的特征图通过空洞卷积变成7x7x2048特征图的具体方法

将28x28x512的特征图通过空洞卷积变成7x7x2048特征图的具体方法一般分为以下几个步骤：

1. 使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对输入特征图进行卷积操作，得到一个26x26x512的特征图。这个卷积操作会增加感受野，但不会改变特征图的空间维度。

2. 再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个24x24x1024的特征图。这个卷积操作会增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

3. 接着，再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个22x22x1024的特征图。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数保持不变。

4. 然后，再使用一个带有合适的空洞率的3x3卷积核对上一步得到的特征图进行卷积操作，得到一个20x20x2048的特征图。这个卷积操作会再次增加感受野，并且通过使用合适的空洞率，可以将特征图的空间维度减小一半，并且将通道数增加一倍。

5. 最后，通过类似的方式，再使用两个带有合适的空洞率的3x3卷积核，将特征图的空间维度继续减小，并将通道数增加，最终得到一个7x7x2048的特征图。

需要注意的是，具体使用的空洞率和卷积核大小等参数，以及使用的卷积层数，都需要根据具体的网络架构和任务需求进行调整和选择。