[英]Tensorflow how pooling layer is connected to convolutional layer
有沒有辦法將池化層的特征圖選擇性地連接到（順序）卷積層的特征圖？ 在論文“基於梯度的學習應用於文檔識別”中。 [IEEE，1998年11月]。 描述了如何將子采樣層選擇性地連接到隨后的卷積層。 在基本TF示例（TF層指南：構建CNN）中，conv2與pool1的連接方式如下：
conv2 = tf.layers.conv2d（inputs = pool1，...
但是，我想有選擇地將pool1連接到conv2，就像LeCun論文將S2連接到C3一樣（請參見表1）。
謝謝！
如何在TensorFlow中為卷積層正確創建批量標准化層？
[英]How to correctly create a batch normalization layer for a convolutional layer in TensorFlow?
如何使用Tensorflow在卷積網絡中的完全連接層之后添加回歸頭？
[英]How to add a regression head after the fully connected layer in convolutional network using Tensorflow?
如何將不同形狀的卷積層輸出合並為固定形狀以傳遞給全連接層
[英]how to pool different shaped convolutional layer outputs to a fixed shape to pass for Fully connected layer
卷積生成對抗網絡判別器的output是如何工作的，可以有全連接層嗎？
[英]How does the output of the Discriminator of a Convolutional Generative Adversarial Network work, can it have a Fully Connected Layer?
如何將中間卷積層的結果存儲在 tensorflow 中以供以后處理？
[英]How do I store an intermediate convolutional layer's result in tensorflow for later processing?
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