什么时候以及为什么使用Conv2D时kernel_size可能是1或2暗?

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使用时,Conv2D我们可以将定义kernel_size为1个暗角或2个暗角(或更高的暗角值)

例如:

Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')

要么

Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu')
  1. 使用时Conv2D,有何建议?
  2. 我们将选择使用1Dkernel_size=7)的情况是什么,我们更愿意选择2Dkernel_size=(3,3))或其他暗淡的情况是什么?
  3. 选择暗淡kernel_size会影响池大小的选择吗?MaxPooling2D(pool_size=?)
亚历克斯·K
  1. (和2)):

kernel_size:2个整数的整数或元组/列表,指定2D卷积窗口的高度和宽度。可以是单个整数,以为所有空间尺寸指定相同的值。

Keras docConv2D使用2D滤波器执行卷积,它可以是正方形(使用单整数来定义)或不是正方形(使用元组)。关于过滤器的大小(3、7等),选择取决于任务和体系结构。有关特定示例背后的基本直觉,请参见答案

  1. Kernel_size以及步幅和填充会影响Conv2D输出形状,如果要MaxPooling2D输出特定形状,则应考虑到这一点

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