《Deep Residual Learning for Image Recognition》

Pytorch中，一批图像被表示为一个思维的tensor [B,C,H,W]:

• B(Batch size): 一次同时被送进网络的图像张数
• C(Channels): 指的是色彩通道 例如图片一般是RGB 所以是三种通道
• H,W(Height,Width) : 宽和高度 单位是pixel

卷积层(Conv2d)

卷积层的核心参数：

• 输入通道C_{in}
• 输出通道 C_{out}
• 卷积核大小{K} (Kernal size)
• 步长 (Stride)
• 边缘填充圈数P (Padding)

每次经过卷积层, 通道数会变成制定的