卷积输入通道小于输出通道

当卷积输入通道小于输出通道时，这种情况通常出现在神经网络的某些层中，比如在卷积层中。这意味着卷积核的深度（即卷积核的第三个维度大小）要大于输入的通道数，也就是说，每个卷积核会对输入数据的多个通道进行卷积操作，生成输出张量的多个通道。

这种情况下，卷积核的参数数量会比输入通道数少，这可以减少网络的计算复杂度，同时也可以增加网络的非线性能力。在实际应用中，这种设计方法常常用于深度神经网络的中间层，以提高网络的性能和效率。