convolution2dlayer参数含义

卷积层是深度学习中常用的一种层，用于提取图像等数据中的特征。其中，convolution2dlayer是一种二维卷积层，其参数含义如下：

1. filters：卷积核的数量，也就是输出的通道数。

2. kernel_size：卷积核的大小，通常是一个正方形，如(3,3)或(5,5)。

3. strides：卷积核在输入数据上移动的步长，通常是一个正方形，如(1,1)或(2,2)。

4. padding：填充方式，可以选择"valid"或"same"。"valid"表示不填充，"same"表示填充使得输出和输入的大小相同。

5. activation：激活函数，通常是ReLU或sigmoid。

6. input_shape：输入数据的形状，通常是一个三维张量，如(28,28,1)表示28x28的灰度图像。

7. kernel_initializer：卷积核的初始化方式，通常是随机初始化。

8. bias_initializer：偏置项的初始化方式，通常是零初始化。

9. kernel_regularizer：卷积核的正则化方式，通常是L1或L2正则化。

10. bias_regularizer：偏置项的正则化方式，通常是L1或L2正则化。

11. activity_regularizer：输出的正则化方式，通常是L1或L2正则化。

12. kernel_constraint：卷积核的约束方式，通常是最大范数约束或非负约束。

13. bias_constraint：偏置项的约束方式，通常是最大范数约束或非负约束。