hℓ+l=wℓ∗hℓ, where hℓ+1 is n1​×n2​×d-dimensional, wℓ is 3×3×d-dimensional, and hℓ is n1​×n2​×d-dimensional. For example, n1​ and n2​ could be the number of pixels in the x and y directions of an image, respectively, and d is the dimensionality of each pixel (e.g., 3 for a colored image). So, hℓ+1 is a feature at the (ℓ+1)-th hidden layer obtained by applying the convolution wℓ to a feature at the ℓ-th layer. Usually the kernel is small to represent a local reception field – 3×3 in this case, or 5×5, for example. Note: we use padding to ensure the dimensions of hℓ+1 are the same as those of hℓ.
hℓ+l=wℓ∗hℓ, où hℓ+1 est n1​×n2​×d-dimensionnel, wℓ est 3×3×d-dimensionnel, et hℓ est n1×n2×d-dimensionnel. Par exemple, n1 et n2​ pourraient être le nombre de pixels dans les directions x et y d’une image, respectivement, et d la dimensionnalité de chaque pixel (par exemple, 3 pour une image en couleur). Ainsi, hℓ+1 est une caractéristique au niveau de la (ℓ+1)-ème couche cachée obtenue en appliquant la convolution wℓ à une caractéristique au niveau de la ℓ-ème couche. Habituellement, le noyau est petit pour représenter un champ de réception local (3×3 ou 5×5 par exemple). Note : nous utilisons un rembourrage pour nous assurer que les dimensions de hℓ+1 sont les mêmes que celles de hℓ.