关于多个 tf.layer.conv2d 如何相互连接

Question

我对 2 个 2d 卷积如何相互连接有疑问。我理解卷积的概念，并且 x 数量的过滤器会产生 x 数量的特征图，但是例如，当您有 16 个特征图并且您应用具有 8 个过滤器的卷积时会发生什么？ 8 个过滤器中的每一个都与 16 个特征映射中的每一个卷积吗？然后他们添加由 8 个过滤器中的每一个产生的 16 个结果特征图？或者涉及的过程是什么？谢谢你。下面你可以看到我想知道的图表。

x1 和 x2 的尺寸：

x1: (?,128,256,16)

x2: (?,128,256,8)

从 x1 到 x2 的过程是什么？

Answer 1

你的误解是你在考虑[h, w]过滤内核。

但实际上，这些是 8 次 [h, w, channels_in] 过滤器。

对于 8 个输出通道中的每一个，您都有一个大小为 [h, w, 16] 的过滤器。因此，整个内存消耗为 [h, w, channels-in, channels-out]（完全如 documentation 中所述）。将其可视化的一个好方法是考虑 8 次有 16 个独立的[h, w] filter-kernel，将 16 个输出相加。