超分辨率重建网络fsrcnn结构的基础问题

中间有m个映射层，很多博客讲的都是用m个映射层进行映射，代码实现是m个3*3卷积，输入输出通道不变，这个映射究竟是怎么个映射法，其他博客解释的是把低维特征映射到高维特征，我有点搞不懂，还有这个mapping可以用其他什么更好地结构去代替吗，希望能得到指点。

这个说白了就是前边都是低纬特征，别管怎么卷积，都是根据区域局部信息算出来的。但是如果让他有更多能力，就放一个“黑盒子”来映射到高维信息。只要我最后训练结果好，这个黑盒子就是有用的。其实也可以用全连接层来实现，就是参数太多得不偿失。