Adaugă strides într-o rețea convoluțională
Dimensiunea strides ale nucleului de convoluție determină dacă nucleul va sări peste unii pixeli în timp ce se deplasează de-a lungul imaginii. Acest lucru influențează dimensiunea rezultatului, deoarece atunci când strides sunt mai mari decât 1, nucleul va fi centrat doar pe o parte dintre pixeli.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
Construiește o rețea neuronală cu un strat Conv2D care folosește convoluții cu strides și sare peste fiecare al doilea pixel.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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'))