keras如何决定内核使用的类型？
下面是使用Keras添加的卷积层的典型示例
conv_model.add(Convolution2D(filters, kernel_size[0]
, kernel_size[1], input_shape=(1, 28, 28)))
这里的过滤器基本上是层拥有的内核数量。我的问题很简单。Keras如何决定它必须放入的内核类型，例如高斯内核？（使用TensorFlow后端）
共有1个答案
您可以显式地声明使用kernel\u初始值设定项
# function signature, here you can specify the kernel using kernel_initializer
keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1,
padding='valid', dilation_rate=1,
activation=None, use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_normal',
bias_initializer='zeros',
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None)
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根据文档网站(https://keras.io/layers/convolutional/)keras卷积层的内核大小定义为高度x宽度： kernel\u size：一个整数或2个整数的元组/列表，指定2D卷积窗口的高度和宽度。可以是单个整数，以便为所有空间标注指定相同的值。 然而，在代码文档中，其定义正好相反： kernel_size：2个整数的整数或元组/列表，指定2D卷积窗口的宽度和高度。可
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我是新手，但最近我听到很多关于Node.js有多好的消息。考虑到总体上我是多么热爱使用jQuery和JavaScript，我不禁想知道如何决定何时使用Node.js。我心目中的web应用程序类似于Bitly-获取一些内容，并将其存档。 从过去几天我一直在做的所有作业中，我获得了以下信息。node.js 是一个命令行工具，可以作为常规web服务器运行，允许运行JavaScript程序 使用great