conv1dとconv2dテンソルフロー

Question

conv2dの場合、形状（W、H）とconvカーネルサイズが（Wk、H）の入力2D行列を仮定すると、カーネルの高さは入力の高さと同じですマトリックス。この場合、カーネルサイズWkのconv1はconv2dと同じ計算を実行すると考えることができますか？例えば

：

tf.layers.conv2d(
    kernel_size=tf.Variable(tf.truncated_normal([Wk, H, 1, out_dim], stddev=0.1), 
    input=... 
) 

はに等しい：彼らは同じじゃない

tf.layers.conv1d(kernel_size=Wk, input=...) 

Answer 1

。 conv2dカーネルはより多くの重みを持ち、そのために異なる方法で訓練を行います。また、paddingの設定によっては、conv2d操作の出力サイズも1Dでない場合があります。