Conv2d

Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.

Учитывая входной тензор формы `[batch, in_height, in_width, in_channels]` и тензор фильтра/ядра формы `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`, эта операция выполняет следующее:

1. Преобразует фильтр в двумерную матрицу формы `[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]`. 2. Извлекает фрагменты изображения из входного тензора, чтобы сформировать виртуальный тензор формы `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. Для каждого патча умножается вправо матрица фильтра и вектор патча изображения.

Подробно, с форматом NHWC по умолчанию:

выход[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q} input[b, Strides[1] * i + di, Strides[2] * j + dj, q] * filter[di, dj, д, к]

Должно быть `strides[0] = strides[3] = 1`. Для наиболее распространенного случая одинаковых шагов по горизонтали и вершинам, `шаги = [1, шаг, шаг, 1]`.