卷積層(Conv2D)參數設定

卷積層(Conv2D)介紹

以下為官方介紹連結:
https://keras.io/api/layers/convolution_layers/convolution2d/

參數介紹

參數

常用參數

  • filters:指定層中濾波器(也稱為卷積核)的數量。通常,增加濾波器的數量可以提高模型的表現,但也會增加計算複雜度。
  • kernel_size:指定濾波器的大小。濾波器的大小越大,模型可以捕捉到的特徵就越大,但也會增加計算複雜度。
  • strides:指定濾波器在輸入數據集上的步長。步長越大,模型就會捕捉到越少的特徵,但也會減少計算複雜度。
  • padding:指定是否對輸入數據集進行 padding。如果選擇 padding,則會在輸入數據集的周圍填充一圈 0,以便濾波器可以捕捉到輸入數據集的邊界特徵。

在設定這些參數時,需要考慮模型的複雜度和需要的特徵。例如,如果輸入數據集很大,且需要捕捉較大的特徵,那麼可能需要使用較大的濾波器和較大的步長。如果輸入數據集較小,且需要捕捉較多的細節,那麼可能需要使用較小的濾波器和較小的步長。

還可以嘗試使用不同的 padding 方式來控制輸入數據集的大小。例如,如果你使用「same」padding,則輸出數據集的大小將與輸入數據集的大小相同;如果你使用「valid」padding,則輸出數據集的大小將比輸入數據集的大小小。

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