diff --git a/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md b/chapter_programming_interface/neural_network_layer.md
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 :label:`pooling`
 
 有了卷积、池化、全连接组件就可以构建一个非常简单的卷积神经网络了， :numref:`nn_network`展示了一个卷积神经网络的模型结构。
-给定输入$3 \times 64 \times 64$的彩色图片，使用16个$3 \times 3$大小的卷积核做卷积，得到大小为$16 \times 64 \times 64$；
+给定输入$3 \times 64 \times 64$的彩色图片，使用16个$3 \times 3 \times 3$大小的卷积核做卷积，得到大小为$16 \times 64 \times 64$的特征图；
 再进行池化操作降维，得到大小为$16 \times 32 \times 32$的特征图；
 对特征图再卷积得到大小为$32 \times 32 \times 32$特征图，再进行池化操作得到$32 \times 16 \times 16$大小的特征图；
 我们需要对特征图做全连接，此时需要把特征图平铺成一维向量这步操作称为Flatten，压平后输入特征大小为$32\times 16 \times 16 = 8192$；