10 2月 2026/2/10 01:45:54 多通道卷积的输入输出通道匹配逻辑是什么 如何通过通道融合提升特征表达 本文详细介绍了多通道卷积的输入输出通道匹配逻辑，通过单通道与多通道的对比，结合PyTorch代码示例进行说明。还阐述了通过通道融合提升特征表达的方法，如逐元素相加和拼接，并以图像分类任务为例进行实例分析。同时探讨了其应用场景、技术优缺点和注意事项，帮助读者深入理解多通道卷积和通道融合在深度学习中的应用。 Deep Learning CNN Multi - channel Convolution Channel Fusion Feature Representation