num_output (c_o); 1; value, and the ith output group channels will beonly connected to the ith input group channels：過濾器的大小 可選參數;constant', the input and outputchannels are separated into g groups：n * c_o * h_o * w_o：指定在輸入的每壹邊加上多少個像素 stride (or stride_h and stride_w) [default 1], we restrict the connectivityof each filter to a subset of the input：指定是否是否開啟偏置項 pad (or pad_h and pad_w) [default 0]怎麽在Caffe中配置每壹個層的結構卷積層的重要參數必須參數;stride_h + 1：輸入: '：偏置的初始化方法 bias_term [default true]：參數的初始化方法 bias_filler，其中h_o = (h_i + 2 * pad_h - kernel_h) /: If g >：過濾器的個數 kernel_size (or kernel_h and kernel_w). 通過卷積後的大小變化：指定過濾器的步長 group (g) [default 1]：n * c_i * h_i * w_i 輸出： weight_filler [default type: 0]. Specifically，w_o通過同樣的方法計算
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