在 TensorFlow 中将 2D 卷积转换为 1D 卷积 + 仿射变换？

Question

我有一个带有 Shape = [NxHxWxC_in] 的特定输入和一个带有 C_out 个过滤器的 Size = [n_h,n_w,stride_h, stride_w] 内核（步幅可以是 1 和 1，如果这样可以简化事情，但一般的答案会更好）。

TensorFlow 中创建 1D Conv/仿射变换层组合以获得与 2D 卷积相同结果的最有效方法是什么？

我发现了一种叫做螺旋变换的东西，但我看不出它是否可以扩展到多个通道（C_in 和 C_out 是相当大的数字）。

Answer 1

您可以使用 Helix Transform 来创建等价于多维卷积的一维卷积。