concat深度学习
时间: 2023-08-21 16:07:18 浏览: 251
lesson11-合并与分割.zip
在深度学习中,concat操作用于将两个或多个特征图按照通道维度进行拼接。例如,给定两个特征图t1和t2,使用tf.concat([t1, t2], axis)可以将它们在指定的轴上进行拼接。如果axis=0,那么拼接后的特征图的高度会增加,如果axis=1,那么拼接后的特征图的宽度会增加。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度特征融合--add和concat【转载】](https://blog.csdn.net/baidu_38172402/article/details/106157861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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