합성곱 신경망에 strides 추가하기
합성곱 커널의 stride 크기는 커널이 이미지를 가로지르며 일부 픽셀을 건너뛸지 여부를 결정해요. stride가 1보다 크면 커널이 일부 픽셀의 중심에만 위치하게 되어 출력의 크기에 영향을 줍니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 배우는 이미지 모델링
연습 안내
한 칸씩 건너뛰는 strided convolution을 사용하는 Conv2D 레이어로 신경망을 구성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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'))