[英]Tensorflow how pooling layer is connected to convolutional layer
有没有办法将池化层的特征图选择性地连接到（顺序）卷积层的特征图？ 在论文“基于梯度的学习应用于文档识别”中。 [IEEE，1998年11月]。 描述了如何将子采样层选择性地连接到随后的卷积层。 在基本TF示例（TF层指南：构建CNN）中，conv2与pool1的连接方式如下：
conv2 = tf.layers.conv2d（inputs = pool1，...
但是，我想有选择地将pool1连接到conv2，就像LeCun论文将S2连接到C3一样（请参见表1）。
谢谢！
如何在TensorFlow中为卷积层正确创建批量标准化层？
[英]How to correctly create a batch normalization layer for a convolutional layer in TensorFlow?
如何使用Tensorflow在卷积网络中的完全连接层之后添加回归头？
[英]How to add a regression head after the fully connected layer in convolutional network using Tensorflow?
如何将不同形状的卷积层输出合并为固定形状以传递给全连接层
[英]how to pool different shaped convolutional layer outputs to a fixed shape to pass for Fully connected layer
卷积生成对抗网络判别器的output是如何工作的，可以有全连接层吗？
[英]How does the output of the Discriminator of a Convolutional Generative Adversarial Network work, can it have a Fully Connected Layer?
如何将中间卷积层的结果存储在 tensorflow 中以供以后处理？
[英]How do I store an intermediate convolutional layer's result in tensorflow for later processing?
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