输入通道数 → 决定「每个卷积核的通道数」（硬性匹配，没得选）
人为设定的输出通道数 → 决定「卷积核的总个数」（超参数，自己定）
简单说，卷积核有两个关键维度，输入通道数只管其中一个（每个卷积核的深度），不管另一个（卷积核的总数）
- 先明确：卷积核不是 “单个小方块”，而是 “多层小方块叠成的小积木”
你可以把一个卷积核想象成「叠起来的多层滤镜」，层数就是这个卷积核的通道数—— 这个层数必须和输入特征图的通道数完全一样，这是卷积运算的硬性规则（维度对不上，根本没法计算）。
而卷积层的卷积核总个数，是另一回事，它和输入通道数无关，完全由你想得到的输出通道数决定（就是我们之前说的人为设定的超参数）。
- 举最直观的例子（VGG16 首层，输入 3 通道 RGB 图）
输入特征图：224×224×3（3 是输入通道数）我们要的输出通道数：64（人为设定）对应的卷积核设计：
- 卷积核总个数：64 个（和输出通道数一致，人为定的）；
- 每个卷积核的规格：3×3×3（最后一个 3 是卷积核的通道数，和输入通道数 3 硬性匹配，没得选）。
卷积的运算过程（为什么必须匹配）：每个 3×3×3 的卷积核，会把自己的 3 层滤镜，分别和输入特征图的 3 个通道做卷积（逐元素相乘求和），然后把 3 个通道的卷积结果加起来，得到1 张单通道的特征图；64 个这样的卷积核，就会得到 64 张单通道特征图，叠在一起就是输出的 224×224×64 特征图（64 个输出通道）。
如果输入通道数是 64（比如 VGG16 第一层池化后），要的输出通道数是 128（人为定），那卷积核就是：128 个 3×3×64 的卷积核（64 是卷积核通道数，匹配输入；128 是个数，匹配输出）。
核心关系总结
| 维度 | 由什么决定？ | 性质 | 例子（输入 64 通道→输出 128 通道） |
|---|---|---|---|
| 单个卷积核的通道数 | 输入通道数 | 硬性匹配 | 64（和输入通道数一致） |
| 卷积层的卷积核总个数 | 输出通道数（人为定） | 可调整超参数 | 128（人为设定的输出通道数） |
- 再补一个反例，彻底打消疑问
如果输入是 64 通道，你想输出 256 通道，那卷积核就是256 个 3×3×64—— 输入通道数还是 64，但卷积核个数直接跳到 256，和输入通道数完全无关，只看你要的输出通道数。
反之，如果输入通道数变了（比如从 3 变成 1，黑白图），那卷积核的个数可以不变（还是 64），但每个卷积核的通道数必须从 3 变成 1（3×3×3→3×3×1）。
总结
输入通道数管 “单个卷积核的深度”（必须匹配），输出通道数管 “卷积核的总数”（人为设定），二者毫无决定关系，只是卷积核的两个不同属性