什么'；s Tensorflow中输出空间的维数'；医生？

我最近一直在浏览文档，在许多不同的函数中，比如或，我分别遇到了参数、单位和过滤器，我不理解它们的意义。有人能清楚地描述这个词的意思吗

输出空间的维数

在上述情况下，或者更一般的术语？提前谢谢。

依我看：

tf.层中的
单位
。密度

：

• 表示应返回密集层的输出节点数
• 因为全连接层（密集层）应由

  输入

  和

  输出

  组成
• 然后，输出空间的

  维度的平均值可以转换为输出节点的数量

• 如果单位=1，则表示连接到一个输出节点的所有输入节点
• 在inception v3或其他分类器模型中，我们可以发现稠密层的单元总是分类器数

tf.nn.conv2d中的
过滤器
：


与api文档中的状态类似：

过滤器：张量。必须具有与输入相同的类型。形状为[filter_高度、filter_宽度、in_通道、out_通道]的四维张量


也许困惑的地方在于我们的渠道

对于
out\u通道
，我试图理解为需要扫描输入张量的过滤器数量


因此，
out\u通道
被视为内核的数量
谢谢。我仍然不理解tf.nn.conv2d:）中过滤器的含义。这真的很难立刻理解。对于
过滤器
，在一些文章中，它说“过滤器由权重向量表示，我们用它来卷积输入。”。对于
tf.nn.conv2d
，
[滤波器高度，滤波器宽度，输入通道，输出通道]
的形状，这意味着大小，输入，输出就像密集层一样。对于致密层，输入的
x
将用作
y=x*k+b
，对于过滤器
，[过滤器高度，过滤器宽度]
将用作卷积，这是一个二维参数