由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。

• 图中的输入的数据维度为14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）。

• 上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3，即输入的数据维度变为（10×10。

• 以上都是在过滤器数量为1的情况下所进行的讨论。如果将过滤器的数量增加至16，即16个大小为10×10×16。可以理解为分别执行每个过滤器的卷积操作，最后将每个卷积的输出在第三个维度（channel 维度）上进行拼接。

• 二维卷积常用于计算机视觉、图像处理领域。

2. 一维卷积

• 图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=4。

• 如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为4。

• 如果过滤器数量为4×n。

• 一维卷积常用于序列模型，自然语言处理领域。

3. 三维卷积

这里采用代数的方式对三维卷积进行介绍，具体思想与一维卷积、二维卷积相同。

• 假设输入数据的大小为n。

• 基于上述情况，三维卷积最终的输出为(a1−f+1)×(a2−f+1)×(a3−f+1)×n。该公式对于一维卷积、二维卷积仍然有效，只有去掉不相干的输入数据维度就行。

• 三维卷积常用于医学领域（CT影响），视频处理领域（检测动作及人物行为）。