4.10 一维到三维推广（1D and 3D generalizations of models）

1D卷积

将2D卷积推广到1D卷积：

二维数据的卷积是将同一个5×5特征检测器应用于图像中不同的位置（编号1所示），最后得到10×10的输出结果。1维过滤器可以在不同的位置中应用类似的方法（编号3，4，5所示）

当对这个1维信号使用卷积，将一个14维的数据与5维数据进行卷积，并产生一个10维输出：

如果有16个过滤器，最后会获得一个10×16的数据：

对于卷积网络的下一层，如果输入一个10×16数据，可以使用一个5维过滤器进行卷积，需要16个通道进行匹配，如果有32个过滤器，另一层的输出结果就是6×32：

3D卷积

当进行CT扫描时，人体躯干的不同切片数据本质上是3维的

如果有一个3D对象是14×14×14：

过滤器也是3D的，如果使用5×5×5过滤器进行卷积，将会得到一个10×10×10的结果输出，如果使用16个过滤器，输出将是10×10×10×16

如果下一层卷积使用5×5×5×16维度的过滤器再次卷积，如果有32个过滤器，最终将得到一个6×6×6×32的输出