在卷积神经网络中，总是搞不清楚卷积核到底是单层的还是多层的？比如上一层的 feature map 是 5 层的 200*200 这个时候设定一个 3*3 的卷积核去进行卷积 那么这个卷积核
（1）应该是 1*3*3 的他对上一层的 feature map 是一层一层的进行卷积然后再将各层的map 进行合并？
（2）还是这个卷积核就是 5*3*3 的直接一次性的对这一块进行了卷积了？最后针对这一个卷积核生成一层的 feature map 最终这一阶段的 feature map 层数取决于卷积核的数量 即：一个卷积核生成一层的feature map |
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