第2の畳み込み層の入力の寸法？

Question

次のコードでは、1つのコンボリューションと1つの最大プール・レイヤーを導入しました。プール層の出力は、（4,6,6,1）の形状を有する。今度は、第2の畳み込みレイヤーを定義したいと思います。第2の畳み込み層の入力は何ですか？同じconv2d関数を呼び出すことはできますか？しかし、ここでは入力チャンネルが異なります。

batch_size = 4 
image_height = 12 
image_width =12 
input_channel = 2 
output_channel =1 
input = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,image_height,image_width,input_channel])) 
filter = tf.Variable(tf.random_normal([2,2,input_channel,output_channel])) 
def conv2d(inputs,filters): 
    return tf.nn.conv2d(inputs,filters,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 
def max_pool(conv_out): 
    return tf.nn.max_pool(conv_out,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') 
conv_out1 = conv2d(input,filter) 
pooling_out1= max_pool(conv_out1) 
sess =tf.InteractiveSession() 
sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
print conv_out1.get_shape() 
print pooling_out1.get_shape() 

Answer 1

同じconv2d関数を呼び出すことはできますが、うまくいけば異なるフィルタで呼び出すことができます。