Keras之Conv2D

最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布

Econe-wei

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分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/econe_wei/article/details/94649003

Keras的Conv2D层用于实现图像空间的2维卷积操作。该层支持自定义滤波器数量、卷积窗口大小、步长、填充方式等参数。输入和输出都是4D张量，数据格式可以是'channels_first'或'channels_last'。通过调整参数，可以改变输出的尺寸并应用不同的激活函数、正则化和约束。

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Conv2D：图像空间的2维卷积

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size,
 strides=(1, 1), 
 padding='valid', 
 data_format=None, 
 dilation_rate=(

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Keras类具体参数： tensorflow.keras.layers.Conv2D( filters, #卷积核个数 kernel_size, #卷积核大小 strides=(1, 1), #卷积的步长 padding='valid', # 全零填充 = 否其他选项'same' 全0填充 #若kernel_size大于1，导致边缘卷不到，这时填充0就可以带着边缘一起卷了 data_format=None, #定义输入数据的格.

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在Keras中，Conv2D是卷积层的一个类，用于实现二维卷积操作。Conv2D的主要参数如下： - filters：卷积核的数量，即输出的维度（整数）。 - kernel_size：卷积核的大小，可以是单个整数或一个2个整数的元组/列表，表示卷积核的高度和宽度。 - strides：卷积操作的步长，可以是单个整数或一个2个整数的元组/列表，表示卷积操作在高度和宽度上的步长。默认为(1,1)。 - padding：填充方式，可以取值为"valid"或"same"。"valid"表示不进行填充，"same"表示在输入数据的边缘进行填充，使得输出数据的尺寸与输入数据相同。默认为"valid"。 - activation：激活函数，如"relu"、"sigmoid"等。 - use_bias：是否使用偏置项（布尔值）。默认为True。 - kernel_initializer：卷积核的初始化方法（如"glorot_uniform"、"he_normal"等）。 - bias_initializer：偏置项的初始化方法。 - kernel_regularizer：卷积核的正则化方法（如L1、L2正则化等）。 - bias_regularizer：偏置项的正则化方法。 - activity_regularizer：输出的正则化方法。 - input_shape：输入数据的形状，可以是一个元组/列表，表示输入数据的高度、宽度、通道数（仅限于使用该层作为模型的第一层时）。例如： ``` from keras.layers import Conv2D model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding="same", activation="relu", input_shape=(28, 28, 3))) ``` 这个例子中，我们创建了一个卷积层，其中卷积核的数量为32，大小为3x3，步长为1x1，使用"same"填充方式，激活函数为"relu"，输入数据形状为(28, 28, 3)。