Keras之Conv2D

理解Keras中的Conv2D层

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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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

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