filters(卷积核数量),kernel_size(卷积核大小),strides(步长),padding(填充方式)都分别有什么用
时间: 2024-05-22 08:14:15 浏览: 5
这些都是卷积神经网络中的超参数。Filters指的是卷积核的数量,越多则表示网络能够学习更多的特征。Kernel_size指的是每个卷积核的大小,影响模型学习到的特征尺寸大小。Strides指的是卷积核在卷积时的步长,影响卷积后特征图的大小。Padding指的是对特征图的边缘进行填充,以保持特征图的大小不变,防止尺寸过小而导致信息丢失。
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d = Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input)
这行代码使用了Keras中的Conv2D函数,它对输入图像进行二维卷积操作。其中,filters表示卷积核的数量,kernel_size表示卷积核的大小,strides表示卷积的步长,padding表示是否对输入图像进行零填充。在这行代码中,输入图像是layer_input,卷积核的数量为filters,卷积核大小为f_size,步长为2,padding为same,表示进行零填充以保持输出图像的大小与输入图像相同。
filters=42, kernel_size=6, strides=3, padding='same', activation='relu'
这是一个卷积层的参数设置,其中:
- `filters=42` 表示输出通道数为42;
- `kernel_size=6` 表示卷积核的尺寸为6x6;
- `strides=3` 表示卷积核的步长为3;
- `padding='same'` 表示填充方式为“same”,即使用零填充使得输出特征图的大小与输入特征图大小相同;
- `activation='relu'` 表示激活函数为ReLU函数,即max(0,x)。
该卷积层会将输入数据进行卷积运算,并输出大小为`(input_height/3, input_width/3, 42)`的特征图,并在输出特征图上应用ReLU激活函数。