如何在TensorFlow的conv2d中跨越多個通道？

Question

我有一個RGB彩色圖像，我試圖使用conv2d進行訓練。根據CNN，每個過濾器應跨越所有輸入通道。不過，雖然按照TF這個規則我得到一個錯誤

InvalidArgumentError: Current implementation does not yet support strides in the batch and depth dimensions. 

從this的討論，似乎支持TF沿conv2d輸入通道只有一個增量。所以我的問題是
1.有什麼辦法可以跨越TF中的多個通道？
2.在RGB圖像上使用默認步幅（即1）是否正確？

Answer 1

這是沒有意義的跨越，一批或深度。你的步伐應該像[1，m，n，1]。

首先，我們從批，第一維開始。這些是你的樣品，你的圖像。跨越你的圖像意味着你只會從訓練或歸納中刪除整個圖像。

二，深度第四維。最初這是你的RGB。跨越RGB意味着你只需完全丟棄一整個顏色或兩個。這沒有意義。這將是巨大的信息損失。三，步伐的目的。當你的圖像是在你正在分析的像素級別（而不是顏色級別）上進行過採樣時，步幅可能非常有用，並且您只需扔掉信息即可。這是積極的數據破壞。它將高清圖像變成中等清晰度，將中等清晰度變成低清晰度。

你不會想破壞RBG通道（深度）或全域圖像（一批），即使你想你的下采樣圖像（步幅）。