pytorch 常见的网络层（卷积层，池化层，线性层，激活函数）

卷积层

卷积运算：卷积核在图像上滑动，相应位置进行乘加；
卷积层：又称为滤波器，过滤器，可以认为是某种模式，某种特征。

卷积的过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积模式越相似，激活值越高，从而实现特征的提取。

 一般情况下，卷积核在几维上滑动就是几维卷积

二维卷积示意图

二维卷积（多通道版本）

 如果是多个通道的卷积核，首先按照单个通道进行操作，然后将得到的多个通道的特征图进行相加得到最后的结果。如下图：输入特征是3个通道的，那么单个卷积核也是三个通道的，首先进行卷积然后将多个通道的卷积进行相加。

三维卷积