Convolutional नेटवर्क में strides जोड़ें
Convolution kernel के strides का आकार यह तय करता है कि इमेज पर स्लाइड करते समय kernel कुछ पिक्सेल्स को छोड़ेगा या नहीं. इससे आउटपुट के आकार पर असर पड़ता है, क्योंकि जब strides 1 से बड़े होते हैं, तो kernel केवल कुछ चुने हुए पिक्सेल्स पर ही centered होता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Image Modeling
अभ्यास निर्देश
ऐसा neural network बनाइए जिसमें Conv2D लेयर हो और strided convolutions हर दूसरे पिक्सेल को छोड़ती हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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'))