tensorflow--filter、strides

最近還在看《TensorFlow 實戰Google深度學習框架第二版》這本書，根據第六章里面對於卷基層和池化層的介紹可以發現，在執行 tf.nn.conv2d 和 tf.nn.max_pool 函數時，有幾個參數是差不多的，一個是 filter，在卷積操作中就是卷積核，是一個四維矩陣，格式是 [CONV_SIZE, CONV_SIZE, INPUT_DEEP, CONV_DEEP],分別是這一層卷積核的長寬和輸入的深度以及卷積核的個數（卷積核的深度），在池化操作中，這個filter就是池化的kernel的大小，格式是[b,h,w,c]。

1. b表示在樣本上的窗口大小默認為1，也就是每一個樣本都會進行運算。
2. h表示在高度上的窗口大小，這個可以自己設定，根據網絡的結構合理調節。
3. w表示在寬度上的窗口大小，這個同上可以自己設定。
4. c表示在通道上的窗口大小默認為1，這個表示每一個通道都會進行運算。

另外一個參數是strides，格式也是[b,h,w,c]，指的是步長，也就kernel移動一次的長度。

1. b表示在樣本上的步長默認為1，也就是每一個樣本都會進行運算。
2. h表示在高度上的默認移動步長為1，這個可以自己設定，根據網絡的結構合理調節。
3. w表示在寬度上的默認移動步長為1，這個同上可以自己設定。
4. c表示在通道上的默認移動步長為1，這個表示每一個通道都會進行運算。

那么，會不會b和c使用大於1的值呢，特殊情況使用個別樣本的個別通道的數據？

 

參考：1、https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251
　　　2、https://blog.csdn.net/ddy_sweety/article/details/80634579

 

如果上述理解有什么謬誤的地方，還請評論指正，謝謝。