Keras之Conv2D

最新推荐文章于 2025-09-09 19:32:44 发布

原创

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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。

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=(1

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377

Keras 为 Conv2D 类提供了许多初始化器。初始化器可用于帮助更有效地训练更深的神经网络。kernel_initializer 控制用于在实际训练网络之前初始化 Conv2D 类中的所有值的初始化方法。类似地，bias_initializer 控制在训练开始之前如何初始化偏置向量。完整的初始化器列表可以在 Keras 文档中找到；但是，这是我的建议：1、不理会bias_initialization——默认情况下它会用零填充（你很少，如果有的话，必须改变bias初始化方法）。

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keras conv2d 解析

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06-16

8998

conv2d是创建一个卷积层，对输入数据进行卷积操作，先看一下原函数： keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer

Keras中的Conv2D

qq_42542582的博客

05-08

997

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.

深度学习基本模块：Conv2D 二维卷积层

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06-21

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Conv2D layer 二维卷积层本文是对keras的英文API DOC的一个尽可能保留原意的翻译和一些个人的见解，会补充一些对个人对卷积层的理解。这篇博客写作时本人正大二，可能理解不充分。 Conv2D class tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding="valid", data_format=None, dilation_rate=(1, 1),

conv2d

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12-21

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tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None ) 参数列表：参数名必选类型说明...

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一、用法 Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’) 二、参数 in_channels：输入的通道数目【必选】 out_channels：输出的通道数目【必选】 kernel_size：卷积核的大小，类型为int 或者元组，当卷积是方形的时候，只需要一个整数边长即可，卷积不是方形，要输入一个元

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（一）函数 1. Conv2D keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=‘valid’, data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=‘gl...

Conv2d函数

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1579

官方链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, ...) in_channels: 输入特增矩阵的深度，比如RGB的in_channels=

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tf.keras.layers.Conv2D()函数可以描述卷积层，其语法格式如下： tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initiali

Keras API学习Conv2D

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tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding="valid", data_format=None, dilation_rate=(1, 1), groups=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer="glorot_uniform", bias_initializ

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in_channels：输入通道个数。例如彩色图片有3个通道 out_channels：输出通道个数。out_channals=2时，会生成2个卷积核与输入图像进行卷积。 kernel_size：卷积核大小。 padding_mode：padding填充模式。 groups：一般设置成1 bias：偏置。一般设置为True import torch import torchvision from torch.nn import Conv2d from torch.utils.data import D..

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keras中conv2d的形参有哪些

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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)。