卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像数据的核心工具，而 Keras 提供了丰富的卷积层 API 来简化模型构建。以下是关键知识点与示例：

1. 常用卷积层类型

  • Conv1D：用于一维序列数据（如时间序列、文本）
    Conv1D
  • Conv2D：处理二维图像数据（如 RGB 图片）
    Conv2D
  • Conv3D：适用于三维视频或医学影像
    Conv3D

2. 核心参数说明

参数 作用
filters 滤波器数量（即输出通道数）
kernel_size 卷积核尺寸（如 (3,3)）
strides 步长，控制特征图大小
padding 'valid' 或 'same'，决定边界处理方式
activation 激活函数（如 'relu'）

3. 代码示例（Conv2D）

from tensorflow.keras.layers import Conv2D

model = Conv2D(
    filters=32, 
    kernel_size=(3, 3), 
    strides=(1, 1), 
    padding='same', 
    activation='relu'
)(input_tensor)

📌 了解更多模型训练相关内容可访问：/ml_tutorials/deep_learning_tutorials/keras_model_training_api

4. 应用场景

  • 图像分类（如 CIFAR-10）
  • 目标检测（结合 R-CNN 等架构）
  • 图像生成（如 GANs）
  • 自动化特征提取（减少手动设计特征）

🎯 通过掌握卷积层 API，你将能高效构建高性能的图像处理模型！建议搭配 Keras 官方文档 深入学习。