やりたい仕事に応じて、さまざまな種類の畳み込みフィルターがあることを私は知っています。すなわち。シャープネス、ぼかしなど。画像分類に使用する必要のある特定の種類はありますか？
画像分類に使用されるCNNの例は、tensorflowWebサイトで提供されています。
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
畳み込み層が3x3フィルターを使用していることに気付きましたが、それがどのタイプの行列であるかをどのように知ることができますか？シャープにするもの、ぼかしるものなど？画像分類に3X3を使用できますか？
TensorFlow / Kerasモデルの初期化中にフィルターのタイプを指定することはできません（つまり、SobelフィルターかGaussian Blurかなど）。これらの重み（フィルターの値）は、トレーニングが進むにつれて時間の経過とともに学習され、使用するデータセットに固有のものになります。
ただしkernel_initializer、Conv2Dレイヤーのパラメーターを使用して重みのランダム値をサンプリングする方法を指定できます。これにより、データやその他の要因に応じて、モデルをより速く収束したり、より適切な極小値を見つけたりすることができます。
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