def res_block_gen(x, kernal_size, filters, strides): gen = x x = Conv2D(filters = filters, kernel_size = kernal_size, strides = strides, padding = "same")(x) x = BatchNormalization(momentum = 0.5)(x) # Using Parametric ReLU x = PReLU(alpha_initializer='zeros', alpha_regularizer=None, alpha_constraint=None, shared_axes=[1,2])(x) x = Conv2D(filters = filters, kernel_size = kernal_size, strides = strides, padding = "same")(x) x = BatchNormalization(momentum = 0.5)(x) x = add([gen, x])

这是一个生成ResNet块的函数，输入参数包括x、kernel_size、filters和strides。其中，x是输入的数据，kernel_size是卷积核的大小，filters是卷积核的个数，strides是步长。函数生成一个名为gen的中间变量，然后在输入的数据x上进行卷积操作，并进行批量归一化，最后返回处理后的结果。

相关问题

解释：padding = kernal_size // 2

这是一个 Python 表达式，主要完成以下几个步骤：

1. 获取变量 kernal_size 的值。
2. 将变量 kernal_size 除以 2，得到一个新的值。
3. 使用整除运算符 // 将上一步得到的值向下取整，得到一个整数值。
4. 将上一步得到的整数值赋值给变量 padding。

这个表达式的作用是计算卷积核（kernel）的尺寸。在卷积神经网络中，通常使用一个固定的卷积核对输入数据进行卷积操作，卷积核的尺寸决定了卷积操作的范围和效果。为了保持卷积操作前后的数据尺寸不变，通常需要在输入数据的边缘进行填充（padding）。这里的 padding 的值就是卷积核尺寸的一半向下取整的结果，用来控制填充的大小。通常情况下，这个表达式的返回结果是一个整数值，表示卷积核的填充大小。

layers.Conv2D(dim, kernel_size=4, strides=4, padding="same", kernel_initializer=KERNEL_INITIALIZER, bias_initializer=BIAS_INITIALIZER, name="conv2d")中的参数kernel_size和strides中文名是什么

参数kernel_size和strides的中文名分别为卷积核大小和卷积步长。在layers.Conv2D中，kernel_size表示卷积核的大小，strides表示卷积操作的步长，它们都是用来控制卷积操作的。其中，kernel_size的默认值为4，表示卷积核的大小为4x4；strides的默认值也为4，表示卷积操作的步长为4。padding参数用于设置边缘填充的方式，默认为"same"，表示使用边缘填充使得输出的形状与输入的形状相同。kernel_initializer和bias_initializer分别用于设置卷积核和偏置的初始化方式，默认为Kernal和Bias的默认初始化方式。name参数用于设置该层的名称。