卷积神经网络中feature map的含义

       在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。

       多个Feature Map的作用是什么？

上层的核主要是一些简单核的叠加（或者用其他词更贴切），可以理解为complex cell。

多少个Feature Map？真的不好说，简单问题少，复杂问题多，但是自底向上一般是核的数量在逐渐变多（当然也有例外，如Alexnet），主要靠经验。