如果是多通道输入数据，是否依然存在矩阵乘法呢？
在之前的文章中（卷积神经网络中为什么会有矩阵乘法？），我们提到的情形是只有一个通道的输入数据，相应的，也就只有一个与之对应的kernel。如果是多通道输入数据，是否依然存在矩阵乘法呢？我们看下面的例子。
在这个例子中，有3个输入通道（rgb），每个通道有与之对应的kernel，此时的卷积运算并没有本质的变化，就每个通道而言，仍然是二维滤波器。将每个通道的输出结果对应元素相加即为多通道情形下的卷积结果。这里可以设置偏置（bias）。图中的偏置值为1。此时，输入为多通道，输出为单通道。
进一步扩展，如果每个通道有多个与之对应的kernel，会是什么情形呢？如下图所示。图中，每个通道有4个kernel。从而，最终输出有4个通道。输出每个通道的计算方式与上图保持一致。
基于以上两图，我们不难得出如下结论：
输入通道与kernel通道保持一致，例如上图中有3个输入通道和3个kernel通道。
输出通道个数与每个kernel通道内的滤波器个数一致，例如上图中每个kernel通道内有4个滤波器，故输出通道个数为4。
每个输出通道所包含的元素个数与滑窗个数一致。这再次证明多通道本质上与单通道的卷积运算是一致的。
现在，我们对输入通道数据进行重组，如下图所示方式。取出每个通道滑窗内的数据，排成一列，最终构成一个矩阵。
紧接着，将每个通道对应的kernel也进行重组，如下图所示方式。最终形成kernel矩阵。与输入通道数据重组不同的是这里将kernel系数按行排列，每个kernel通道内滤波器的个数决定了行数。
至此，输入数据和kernel系数都被重组为矩阵，重组的目的就是为了满足矩阵运算的需求，这样就可以按照矩阵乘法计算卷积运算了。
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每个输出通道所包含的元素个数与滑窗个数一致。这再次证明多通道本质上与单通道的卷积运算是一致的。
现在，我们对输入通道数据进行重组，如下图所示方式。取出每个通道滑窗内的数据，排成一列，最终构成一个矩阵。
紧接着，将每个通道对应的kernel也进行重组，如下图所示方式。最终形成kernel矩阵。与输入通道数据重组不同的是这里将kernel系数按行排列，每个kernel通道内滤波器的个数决定了行数。
至此，输入数据和kernel系数都被重组为矩阵，重组的目的就是为了满足矩阵运算的需求，这样就可以按照矩阵乘法计算卷积运算了。
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