The previous matrix can be considered to be a layer (i.e. a convolutional layer) with the kernel a(1). Then we can construct multiple layers with different kernels a(2), a(3), etc, thereby increasing the parameters.
La matrice précédente peut être considérée comme une couche (c’est-à-dire une couche convolutive) avec le noyau a(1). Nous pouvons alors construire plusieurs couches avec différents noyaux a(2), a(3), etc.