在所有文献中,他们都说,回旋网的输入层是一个形状的张量(宽度,高度,通道).据我所知,完全连接的网络有一个输入层,其神经元数量与图像中的像素数量相同(考虑灰度图像).那么,我的问题是卷积神经网络的输入层中有多少神经元？在下面的图片似乎误导性(或我已经明白是错误的),它说,在输入层3个神经元.如果是这样,这3个神经元代表什么？他们是张量？根据我对CNN的理解,不应该只有一个大小(高度,宽度,通道)的神经元吗？如果我错了,请纠正我
deep-learning conv-neural-network tensor
conv-neural-network ×1
deep-learning ×1
tensor ×1
