关于多个tf.layer.conv2d之间如何连接

Question

我对2个2d卷积如何相互连接存有疑问。我了解卷积的概念，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个特征图并且对8个滤波器应用卷积时会发生什么？ 8个过滤器中的每一个是否与16个特征图中的每一个卷积？然后将8个滤镜中每一个的16个结果要素图相加？或涉及什么过程？谢谢。在下面，您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

您的误解是您正在考虑使用[h, w]过滤器内核。

但是实际上，它们是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）。可视化的一种好方法是考虑具有16个单独的[h, w]滤波器内核的8次运算，将其16个输出相加。