卷积层有多少个权重？

卷积层的权重个数取决于卷积核的大小和通道数。在卷积神经网络中，每个卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都有自己的权重。每个卷积核的权重个数等于卷积核的大小乘以输入数据的通道数。

假设卷积核的大小为KK，输入数据的通道数为C，那么每个卷积核的权重个数为KK*C。而一个卷积层通常包含多个卷积核，所以卷积层的权重个数等于每个卷积核的权重个数乘以卷积核的数量。

卷积层的权重用于学习输入数据的特征，通过不断调整权重的值，卷积层可以提取出输入数据中的不同特征。卷积层在计算过程中，将卷积核与输入数据进行卷积操作，然后将结果传递给下一层进行处理。

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