feature map

Feature map是卷积神经网络中的一种重要概念，它是通过卷积层对输入数据进行特征提取后得到的二维或三维数据表示。每个feature map代表了输入数据在某一特定尺度和空间位置上的特征信息。在卷积神经网络的训练过程中，feature map的大小会随着网络深度的增加而逐渐减小，但通道数可能会增加，以捕捉更丰富的特征信息。通过对不同层次的feature map进行组合和处理，卷积神经网络能够有效地识别和分类各种复杂的图像、语音和文本数据。