def regularized_padded_conv(*args, **kwargs): return layers.Conv2D(*args, **kwargs, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4)) 每一句代码代表什么意思

这段代码定义了一个函数`regularized_padded_conv`，其作用是创建一个卷积层，具有以下特性：

- `*args, **kwargs`表示接受任意数量和类型的位置参数和关键字参数。
- `layers.Conv2D`是Keras中的一个卷积层类型，用于创建2D卷积层。
- `padding='same'`表示使用padding方式为“same”，即在输入的边缘进行零填充，使输出的形状与输入的形状相同。
- `use_bias=False`表示不使用偏置。
- `kernel_initializer='he_normal'`表示使用He正态分布初始化卷积核权重。
- `kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4)`表示使用L2正则化来惩罚大的权重值，防止过拟合。

因此，这个函数的作用是创建一个带有上述特性的卷积层，我们可以使用这个函数来构建我们的神经网络模型。