cat_output是一個(gè)由多個(gè)特征圖拼接而成的大特征圖。在深度學(xué)習(xí)中，特征圖是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間輸出，它通常是一個(gè)四維的張量，表示在空間維度和通道維度上的特征表示。

在特征圖拼接的過(guò)程中，我們通常使用concatenate（或簡(jiǎn)稱cat）函數(shù)。具體地，如果我們有兩個(gè)特征圖A和B，它們的形狀分別為(batch_size, height_A, width_A, channel_A)和(batch_size, height_B, width_B, channel_B)，我們可以使用以下代碼將它們拼接在一起：

在上述代碼中，我們使用了TensorFlow中的concat函數(shù)，將兩個(gè)特征圖沿著最后一個(gè)維度（即通道維度）進(jìn)行拼接。這將產(chǎn)生一個(gè)新的特征圖，它的形狀為(batch_size, height_A, width_A, channel_A+channel_B)，即通道維度的大小增加了。