conv2d参数_Day238:ResNet中3*3卷积模板中参数的介绍
时间: 2024-06-07 15:07:58 浏览: 116
在ResNet中,3x3卷积模板通常使用的参数包括:
1. 输入通道数(input_channels):输入张量的通道数,也就是上一层卷积层或者输入数据的通道数。
2. 输出通道数(output_channels):卷积操作后输出张量的通道数,也就是这一层卷积层的通道数。
3. 卷积核大小(kernel_size):卷积核的大小,通常为一个正方形,比如3x3、5x5等。
4. 填充(padding):卷积核在进行卷积操作时,需要在输入张量的边缘填充0,以保证输出张量与输入张量的大小相同。填充有两种类型:SAME和VALID。SAME表示填充后输出张量大小与输入张量大小相同,VALID表示不填充。
5. 步长(stride):卷积核在进行卷积操作时,每次移动的步长,通常为1或者2。
这些参数可以通过构造函数传递给tf.keras.layers.Conv2D()函数来创建一个卷积层。
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