Keras 卷积层教程

卷积层是深度学习中非常核心的层，在图像识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。本教程将介绍 Keras 中的卷积层及其使用方法。

卷积层简介

卷积层可以提取输入数据的特征，并用于构建深度神经网络。在 Keras 中，卷积层有多种类型，包括：

• Conv1D：一维卷积层，常用于处理时间序列数据。
• Conv2D：二维卷积层，常用于处理图像数据。
• Conv3D：三维卷积层，常用于处理视频或医学图像等三维数据。

以下是一些常见的卷积层参数：

• filters：卷积核的数量。
• kernel_size：卷积核的大小。
• strides：卷积步长。
• padding：填充方式，可以是 same 或 valid。

示例

以下是一个使用 Keras 卷积层的简单示例：

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

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

在这个例子中，我们添加了一个二维卷积层，它有 32 个 3x3 的卷积核，激活函数为 ReLU，输入形状为 28x28x1 的图像。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 卷积层的信息，可以阅读以下教程：

• Keras 官方文档 - Convolutional Layers

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以上是 Keras 卷积层的基本介绍和示例。希望对您有所帮助！