TensorFlow Keras 卷积层

卷积层是深度学习中用于特征提取的关键层之一，在TensorFlow Keras中，卷积层提供了丰富的功能，可以用于构建各种神经网络模型。

卷积层类型

在TensorFlow Keras中，卷积层主要分为以下几类：

• Conv1D：一维卷积层，通常用于处理时间序列数据。
• Conv2D：二维卷积层，常用于图像处理。
• Conv3D：三维卷积层，适用于处理具有深度信息的图像，如视频帧。

示例代码

以下是一个使用Conv2D卷积层的简单示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

更多信息

如果您想了解更多关于卷积层的信息，可以参考以下链接：

• TensorFlow Keras 官方文档 - 卷积层

Convolutional Neural Network