layers.Conv2D参数

`layers.Conv2D` 是 Keras 中用于创建 2D 卷积层的类。它的常用参数包括：

- `filters`: 输出空间的维度（即卷积核的数量）。
- `kernel_size`: 卷积核的大小，可以是一个整数（表示正方形），或者是一个元组 / 列表（表示长方形），如 `(3, 3)`。
- `strides`: 卷积的步长，可以是一个整数（表示在水平和垂直方向的相同步长），或者是一个元组 / 列表（表示水平和垂直方向的步长），如 `(2, 2)`。
- `padding`: 边缘填充的方式，可以是 `valid`（不填充）或 `same`（填充使得输出大小与输入大小相同）。
- `activation`: 激活函数，如 `relu`、`sigmoid` 等。
- `input_shape`: 输入的形状，仅在第一层需要指定。

除了上述参数外，还有一些其他的可选参数，如 `kernel_initializer`（卷积核的初始化方法）、`use_bias`（是否使用偏置项）等。可以根据具体需求进行选择和设置。