我在Udemy上参加了一个关于Tensorflow 2.0的课程，并将其应用于图像数据集。无论如何，课程代码库中的典型卷积层看起来像这样：
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding="same", activation="relu"))是否可以在同一层中添加多个过滤器，尺寸分别为：kernel_size=2、kernel_size=3、kernel_size=4和kernel_size=5？
请注意，我想知道这在TF2.0中如何实现
编辑：我没有将问题仅限制在Conv2D层上。
回答：
根据文档中提到的Conv2D层的内核尺寸参数描述，你不能添加具有不同内核尺寸或步长的多个过滤器。
此外，不同尺寸的内核进行卷积会产生不同高度和宽度的输出。假设使用对称内核，输出尺寸的一般公式为
(X−K+2P)/S+1
- 其中X是输入的高度/宽度
- K是内核尺寸
- P是零填充
- S是步长
所以假设你保持零填充和步长相同，你就不能在Conv2D层中使用多个不同尺寸的内核。
然而，你可以使用tf.keras.Model API在同一输入上多次使用Conv2D，然后在堆叠它们之前，通过裁剪或使用零填充来匹配不同输出的尺寸。
例如：
inputs = tf.keras.Input(shape=(H,W,))x1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3)(inputs)x2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=5)(inputs)#在这里匹配x1或x2的尺寸（高度和宽度）x3 = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)[x1,x2]使用Zeropadding2D或Cropping2D来匹配尺寸。
