上面的圖很清晰，

影象的通道是3個，8*8*3的影象

卷積層有5個卷積核，每一個卷積核的大小一定一樣（W 寬度，H 高度和D 深度）卷積核的深度（第三維）一定與影象的深度一樣。

整個影象（所有通道），經過每一個卷積核，得到一個featuremap，這個featuremap是壓縮的。

因此輸出的D 深度（通道數）就是卷積核的數量。

卷積層尺寸的計算原理

• 輸入矩陣格式：四個維度，依次為：樣本數、影象高度、影象寬度、影象通道數
• 輸出矩陣格式：與輸出矩陣的維度順序和含義相同，但是後三個維度（影象高度、影象寬度、影象通道數）的尺寸發生變化。
• 權重矩陣（卷積核）格式：同樣是四個維度，但維度的含義與上面兩者都不同，為：卷積核高度、卷積核寬度、輸入通道數、輸出通道數（卷積核個數）
• 輸入矩陣、權重矩陣、輸出矩陣這三者之間的相互決定關係
  • 卷積核的輸入通道數（in depth）由輸入矩陣的通道數所決定。（紅色標註）
  • 輸出矩陣的通道數（out depth）由卷積核的輸出通道數所決定。（綠色標註）
  • 輸出矩陣的高度和寬度（height, width）這兩個維度的尺寸由輸入矩陣、卷積核、掃描方式所共同決定。計算公式如下。（藍色標註）

其實還有channel_out = K

輸出的D 深度（通道數）就是卷積核的數量。