pytorch中,不同的kernel對不同的feature map進行卷積之后輸出某一個channel對應的多個feature map如何得到一個channel的feature map


實際上在卷積操作的時候,比如說,我某一層輸出的feature map的size為4713*13

channel的數目為7,設經過某卷積層之后,網絡輸出的feature map的channel的數目為17

從7個channel到17個channel,假設卷積核的kernel為33,那么這個卷積層的參數就有17733,那么,對於一個具體的操作而言

比如說,輸出feature map有17個通道,對於輸出feature map的第一個通道,是由其他7個kernel對輸入的7個channel的feature map進行卷積之后,綜合得到?

那么問題來了,什么是綜合呢?是將所有的元素相加然后求和還是將所有的元素相加求平均?

來看代碼

顯然,是簡單粗暴的相加得到輸出的feature map某一個channel的值


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