Добавление шагов в свёрточную сеть
Размер шага свёрточного ядра определяет, будет ли ядро пропускать некоторые пиксели при скольжении по изображению. Это влияет на размер выходных данных: при шаге больше единицы ядро центрируется только на части пикселей.
Это упражнение является частью курса
Моделирование изображений с помощью Keras
Инструкции к упражнению
Постройте нейронную сеть со слоем Conv2D, используя шаговую свёртку, которая пропускает каждый второй пиксель.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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'))