cat_output如何讲特征图拼接的

cat_output是一个由多个特征图拼接而成的大特征图。在深度学习中，特征图是神经网络的中间输出，它通常是一个四维的张量，表示在空间维度和通道维度上的特征表示。

在特征图拼接的过程中，我们通常使用concatenate（或简称cat）函数。具体地，如果我们有两个特征图A和B，它们的形状分别为(batch_size, height_A, width_A, channel_A)和(batch_size, height_B, width_B, channel_B)，我们可以使用以下代码将它们拼接在一起：

在上述代码中，我们使用了TensorFlow中的concat函数，将两个特征图沿着最后一个维度（即通道维度）进行拼接。这将产生一个新的特征图，它的形状为(batch_size, height_A, width_A, channel_A+channel_B)，即通道维度的大小增加了。