Lägg till strides i ett konvolutionsnätverk
Storleken på konvolutionskärnans strides avgör om kärnan hoppar över vissa pixlar när den glider längs bilden. Det påverkar utdatans storlek, eftersom kärnan – när strides är större än ett – bara centreras på vissa pixlar.
Den här övningen är en del av kursen
Bildmodellering med Keras
Övningsinstruktioner
Konstruera ett neuralt nätverk med ett Conv2D-lager som använder strided convolutions och hoppar över varannan pixel.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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'))