首先看对于全连接网络,一个神经元意味着一个对于输入(图像)的所有像素点都有连接之后给出一个输出,类似于下图: image.png 对于卷积神经网络,也需要考虑这个扫描过所有输入节点的特性,我们知道对于卷积网络,基本的tensor的shape是,一个通道的的特征相应图就是一个对于输入所有节点(扫描过上一级的)都扫描过后得出的结果,所有一个通道的输出就是一个“神经元”。