通道数就是特征图的「特征种类数」，也可以理解成网络看图片的「专属视角数」—— 每个通道只盯着图片里的一种特定特征，通道数越多，网络能同时捕捉的特征种类就越全。

再往简单说，把卷积网络想象成一群 “特征侦探”，通道数就是「侦探的人数」，每个侦探只负责找一种特定线索，所有侦探的结果合在一起，就是网络对图片的完整特征理解。

以「输入图片通道」为例

平时看的 RGB 彩色图，就是3 个通道：

红色通道（R）：只保留图片里红色的明暗信息（不管绿、蓝）；

绿色通道（G）：只保留绿色的明暗信息；

蓝色通道（B）：只保留蓝色的明暗信息。这 3 个通道叠在一起，就是你看到的彩色画面。

如果是黑白图，就是1 个通道，只有明暗信息，没有颜色种类。

通道的本质就是「把信息按种类分开存」，方便后续针对性处理。

以VGG16为例，卷积的「网络通道数」是什么

卷积层的输出通道数 = 卷积核个数，其实就是给网络新增了对应数量的 “专属侦探”：

比如 VGG16 首层 64 个卷积核→64 个通道，就是 64 个侦探，每个侦探只找一种简单特征（有的专找竖线、有的专找横线、有的专找斜纹、有的专找颜色块，都是最基础的视觉线索）；

到了深层 512 个卷积核→512 个通道，就是 512 个侦探，每个侦探只找一种复杂特征（有的专找眼睛、有的专找车轮、有的专找树叶轮廓、有的专找桌面边缘，都是浅层简单特征拼出来的 “高级线索”）。

每个通道最终会输出一张「特征图」，这张图里越亮的地方，代表图片对应位置越符合这个通道的特征（比如 “竖线通道” 的特征图，图片里竖线的位置会特别亮，其他地方暗）。

通道数的「核心作用」：

1. 「分门别类存特征」，不混不乱，方便后续融合

如果把所有特征都揉在 1 个通道里，网络根本分不清 “这里是竖线”“那里是纹理”，就像把所有侦探的线索堆在一个盒子里，越往后越乱。而通道就是给每个特征配一个 “专属文件夹”，竖线放竖线的文件夹，眼睛放眼睛的文件夹，后续网络可以轻松把这些文件夹里的信息拼起来，还原出图片里的物体（比如 “眼睛 + 鼻子 + 嘴巴” 拼出人脸）。

2. 「通道越多，能抓的特征越全」，网络看得越 “明白”

浅层用少通道（64/128）：因为图片里的简单特征就那么几种（线、纹、色块），多了也是浪费，相当于没必要找 100 个侦探都去查竖线；深层用多通道（256/512）：因为深层要抓的复杂特征特别多（不同的物体部件、不同的组合方式），需要更多侦探各司其职，才能把图片里的细节都查清楚，相当于查一个复杂案件，需要不同领域的侦探（法医、痕迹、刑侦）一起上。

VGG16 里池化层不改变通道数，就是因为池化只是 “把侦探的线索图缩小（去掉无用细节）”，但不会删掉任何侦探（还是原来的 64/128/512 个），线索的种类数没变，只是线索图更简洁了；而卷积层增加通道数，就是新增一批更专业的侦探，从查简单线索升级为查复杂线索。

终极大白话总结

通道数 = 网络的特征种类数 / 侦探人数；每个通道管一种特征，通道越多，网络能捕捉的特征越全，对图片的理解就越深刻；VGG16 逐层加通道，就是让网络从 “看简单线条” 慢慢升级为 “看复杂物体”。