卷积核参数详细介绍如下：

 

2. 尺寸：卷积核通常是一个小矩阵，如3x3、5x5等，定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小。

 

3. 权重：卷积核中的每个元素都有一个权重值，用于捕捉输入数据的特征。

 

4. 步长（Stride）：步长是指卷积核在输入数据上移动的距离，较大的步长会导致输出矩阵尺寸缩小，而较小的步长会保留更多的细节。

 

5. 填充（Padding）：在输入数据的边缘进行填充，确保卷积核在输入数据的边缘也能进行有效的运算，用来保持输出矩阵的大小。

 

6. 输入输出通道数：输入通道数由输入矩阵的通道数决定，输出通道数由卷积核的输出通道数（即卷积层的深度，或使用了多少个filters）决定。

 

以上是卷积核的主要参数。