在卷积神经网络中，同一个卷积层的所有滤波器是否需要具有相同的维度和步幅？
如果他们不这样做，那么每个过滤器产生的通道似乎会有不同的大小。或者有什么办法可以解决这个问题？
同一个卷积层的所有过滤器是否需要具有相同的维度和步幅？
人工智能
卷积神经网络
过滤器
卷积层
大步
2021-11-17 13:04:08
1个回答
似乎在这里提出了类似的问题：https ://stackoverflow.com/questions/57438922/different-size-filters-in-the-same-layer-with-tensorflow-2-0
就像上面链接中回答的那样，您可以在同一输入上组合多个具有不同内核大小的 Conv2D 操作。您必须使用填充或裁剪来调整每个输出，以便可以连接所有输出。
希望这可以帮助！
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