卷积层
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2023-12-01
卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域, 然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等. 再经过一次过滤, 脸部的信息也从这些眼睛鼻子的信息中被总结出来. 最后我们再把这些信息套入几层普通的全连接神经层进行分类, 这样就能得到输入的图片能被分为哪一类的结果了.
{#conv1d}
Conv1D层
该层生成将输入信号与卷积核按照单一的空域（或时域）方向进行卷积。如果use_bias=True，则还会加上一个偏置项，若activation不为None，则输出为经过激活函数的输出。
Conv2D层
SeparableConv2D层
可分离卷积首先按深度方向进行卷积（对每个输入通道分别卷积），然后逐点进行卷积，将上一步的卷积结果混合到输出通道中。参数depth_multiplier控制了在depthwise卷积（第一步）的过程中，每个输入通道信号产生多少个输出通道。
直观来说，可分离卷积可以看做讲一个卷积核分解为两个小的卷积核，或看作Inception模块的一种极端情况。
当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。例如input_shape = (3,128,128)代表128*128的彩色RGB图像
Conv2DTranspose层
当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。例如input_shape = (3,128,128)代表128*128的彩色RGB图像
Conv3D层
Cropping1D层
Cropping2D层
Cropping3D层
UpSampling1D层
UpSampling2D层
UpSampling3D层
本层目前只能在使用Theano为后端时可用
ZeroPadding1D层
ZeroPadding2D层
ZeroPadding3D层
本层目前只能在使用Theano为后端时可用