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C3D后期卷积保持通道数不变

        self.conv1 = nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1)) # 16*h*wself.pool1 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 2, 2), stride=(1, 2, 2)) # 第一个是1，不希望在一开始就压缩时间维度上的特征 16*h/2*w/2，不希望下采样下降的太快self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.pool2 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2)) # 从第二个开始就是正常池化了self.conv3a = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.conv3b = nn.Conv3d(256, 256, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.pool3 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2))self.conv4a = nn.Conv3d(256, 512, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.conv4b = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.pool4 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2))self.conv5a = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1))self.conv5b = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1)) # 最终变成512特征图self.pool5 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2), padding=(0, 1, 1))self.fc6 = nn.Linear(8192, 4096) # 8192是通过卷积得到的特征图大小 H*W*Cself.fc7 = nn.Linear(4096, 4096)self.fc8 = nn.Linear(4096, num_classes)self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) #神经元很大（太多？）Dropout一半self.relu = nn.ReLU()self.__init_weight() #权重参数初始化

在这个网络架构中，卷积层的通道数随着网络的深度不断增加，达到512后保持不变。这种设计有以下几个原因：

1. 提取更丰富的特征：

   • 随着网络的加深，输入数据的特征图尺寸逐渐缩小，而特征的复杂性和抽象程度逐渐增加。保持512个通道数不变有助于提取更丰富的高级特征。

2. 避免特征图尺寸过小：

   • 在网络的后几层，特征图的空间尺寸已经相对较小。如果继续增加通道数，可能会导致参数量急剧增加，训练难度加大。保持通道数为512可以在提取足够特征的同时控制参数规模。

3. 经典架构设计的经验：

   • 像VGG、ResNet等经典网络架构中，也有类似的设计。在网络前期，通道数会逐渐增加（如从64到128，再到256），而在后期保持较大的通道数不变。这种设计已经被证明在多种任务中效果良好。

4. 计算效率的考虑：

   • 增加卷积通道数意味着需要更多的计算资源。保持512个通道数，可以在计算成本和模型效果之间取得平衡。

综上所述，保持512通道数不变的设计，主要是为了在提取高级特征时有效地控制计算复杂度和参数规模，同时确保网络具有足够的表达能力。