畳み込みネットワークにストライドを追加する

畳み込みカーネルのストライドの大きさは、カーネルが画像上をスライドするときに、いくつかのピクセルを飛ばすかどうかを決めます。これは出力サイズに影響します。ストライドが 1 より大きいと、カーネルは一部のピクセルの上にしか中心を合わせなくなるためです。

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Keras で学ぶ画像モデリング

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演習の手順

Conv2D レイヤーにストライド付きの畳み込みを用いて、1 つおきのピクセルを飛ばすニューラルネットワークを構築してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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'))

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