Aggiungi gli stride a una rete convoluzionale
La dimensione degli stride del kernel di convoluzione determina se il kernel salterà alcuni pixel mentre scorre sull'immagine. Questo influisce sulla dimensione dell'output perché, quando gli stride sono maggiori di uno, il kernel sarà centrato solo su alcuni dei pixel.
Questo esercizio fa parte del corso
Image Modeling with Keras
Istruzioni dell'esercizio
Costruisci una rete neurale con un livello Conv2D che utilizzi convoluzioni con stride, saltando un pixel ogni volta.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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'))