在tensorflow中连接具有不同步幅的卷积

Question

我正在尝试使用 tensoflow 从研究论文中复制 CNN。这是CNN的整个架构，但我主要关注Reduction A部分。

我想知道我是否发现了研究论文的问题。正如您在 Reduction A 中看到的那样，3 层被连接起来。但是，其中 2 层使用步幅 2。因此，当沿第 4 轴（通道数）连接张量时，最右边的层与其他 2 层的深度、宽度和高度不同。我知道我可以使用填充来解决这个问题，但论文中没有提到这一点。 您认为这篇研究论文有误吗？最右边的归约路径 A 也应该使用步长 2 吗？

Answer 1

考虑到所有其他归约和初始都具有匹配的步幅，这篇论文似乎犯了一个错误。我想 3x3(384) 卷积的步幅应该是 2，因为这个卷积会增加通道大小。