Añade pasos a una red convolucional
El tamaño de los pasos del núcleo de convolución determina si el núcleo omitirá algunos de los píxeles a medida que se desliza por la imagen. Esto afecta al tamaño de la salida porque, cuando los pasos son mayores que uno, el núcleo se centrará solo en algunos de los píxeles.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado de imágenes con Keras
Instrucciones del ejercicio
Construye una red neuronal con una capa convolucional de convoluciones escalonadas ( Conv2D ) que omite cada dos píxeles.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# 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'))