有谁知道是否存在适用于 4D 输入张量而不是 3D 的卷积网络的泛化。一般来说，据我了解，卷积网络过滤器接受每个过滤器的某个 x,y 坐标跨度以及该跨度的整个深度。我有一个额外的维度，需要在过滤器中才能使输入有意义。
是否可以为此使用传统的卷积网络，或者是否有适用于 n 维数据的抽象？
4D卷积网络
机器算法验证
神经网络
卷积神经网络
2022-03-15 15:40:26
1个回答
Tensorflow 定义了 N 维的卷积和转置的 RELU 层是维度无关的，您将遇到的唯一问题是您必须自己实现的池化层（请随时将它们提交给 tf 贡献）。所以我想你的问题完全可以用 TF 解决