Füge einem Faltungsnetzwerk Schritte hinzu

Die Größe der Schritte des Faltungsfilters entscheidet, ob der Filter beim Verschieben über das Bild einige Pixel überspringt. Das beeinflusst die Größe der Ausgabe, weil der Kernel bei Strides größer als eins nur auf ein paar Pixeln zentriert wird.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bildmodellierung mit Keras</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Bau ein neuronales Netzwerk mit einer „ Conv2D “-Schicht mit gestuften Faltungen, die jedes zweite Pixel überspringt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Initialize the model
model = Sequential()

# Add the convolutional layer
model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu', 
              input_shape=(img_rows, img_cols, 1), 
              ____))

# Feed into output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Code bearbeiten und ausführen