由于计算机视觉的普及，二维卷积具有最广泛的用途。因此，本文首先介绍二维卷积，然后介绍一维卷积和三维卷积的具体过程，并介绍它们各自的具体应用。 1.二维卷积图中的输入数据尺寸为14＆amp; TImes； 1为0。在图14中，过滤器尺寸为5＆amp; TImes;在图5中，两者是卷积的，并且输出数据维是10＆amp; TImes； 10（14＆amp;负; 5 +1 = 10）。 ＆amp; bull;上述内容没有介绍通道的概念，也可以说通道数为1。如果二维卷积中的输入通道数变为3，则输入数据维数变为（14＆amp; TImes； 2）。 14×3）。由于在卷积运算中滤波器的通道数必须与输入数据的通道数相同，所以滤波器的大小也变为5倍。 5次3.在卷积的过程中，将滤波器和数据分别在通道方向上进行卷积，然后将卷积值相加，即10倍;进行10次3值加法运算，最终输出数据维数为10＆amp; x; 10.＆amp; bull;以上是当过滤器的数量为1时的全部讨论。如果过滤器的数量增加到16，即，尺寸为10×10的16个过滤器，则为16。 10次3，最终的输出数据维数变为10倍。 10次16.可以理解为分别执行每个滤波器的卷积运算，并最终将每个卷积的输出拼接到第三维（通道维）上。 ＆amp; bull;二维卷积通常用于计算机视觉和图像处理中。 2.一维卷积图中的输入数据维为8，滤波器维为5。类似于二维卷积，卷积后的输出数据维为8±5 + 1 ＝ 48±5 + 1 ＝ 4。 ＆amp; bull;如果滤波器的数量仍为1，则输入数据通道的数量为16，即，输入数据维数为8×1。 16.这里的通道概念等同于嵌入自然语言处理中，输入数据表示8个单词，每个单词的单词向量维数为16。在这种情况下，过滤器的维数从5变为5＆amp; amp时代16，最终输出数据维仍为4。如果过滤器的数量为n，则输出数据的维数变为4倍。 。 ＆amp; bull;一维卷积通常用于序列模型和自然语言处理中。 3.三维卷积在这里，代数方法被用来引入三维卷积。具体思想与一维卷积和二维卷积相同。 ＆amp; bull;假设输入数据的大小为a1×a。 a2＆amp; times;在a3中，通道数为c，滤波器尺寸为f，即滤波器尺寸为f×f。 f＆amp; times; f＆amp; times; c（通常不写入通道尺寸），过滤器数为n。 ＆amp; bull;基于以上所述，3D卷积的最终输出为（a1＆amp ;; f +1）＆times;。 （a2＆amp;负f +1）＆amp;次； （a3＆amp;负f + 1）＆amp;倍； 。该公式对于一维卷积和二维卷积仍然有效，并且仅删除了无关的输入数据维。 ＆amp; bull;三维卷积通常用于医学领域（CT影响），视频处理领域（检测动作和角色行为）。