channel及通道，在某些文献中又叫深度。channel是立方体卷积的一个维度。例如图示输入图像有RGB三个channel，用于卷积该图像的滤波器的channel必须与图像相同，每个滤波器卷积得到一个输出结果（即学习一个特征，可以理解该结果的channel=1）。
立方体卷积的直观图示
再将所有滤波器的输出结果组合成一整个输出，其具有n个channel（n为滤波器个数，即输出的channel等于滤波器个数，等于需要学习的特征数）
输入channel、滤波器channel和输出channel的关系
更进一步的卷积层如下图所示
给每一个滤波器的结果加上不同偏移量在通过Relu激活函数后叠加作为输出
