前序：
上图是输入是 6x6x3的彩色图片【彩色图片一般就是3个feature map（红绿蓝）=彩色图片channel 的数量】，经过2个不同的卷积核，则产生两个不同特征的输出（输出的图片就可以看做是feature map）
feature map的数量：该层卷积核的个数，有多少个卷积核，经过卷积就会产生多少个feature map【对应吴恩达讲的课程则是：有多少个滤波器就会产生多少个不同的特征，即滤波器的数量等于feature map的数量】
个人理解：feature map即使经过卷积核卷积之后的map上集中前一个图像（或者feature map）的特征
注：filter = kernel
参考文章：
https://blog.csdn.net/boon_228/article/details/81238091（把featur map讲解的非常棒）