เพิ่ม strides ให้กับโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional

ขนาดของ strides ของ convolution kernel จะกำหนดว่า kernel จะข้ามพิกเซลบางส่วนไปหรือไม่ขณะเลื่อนผ่านภาพ ซึ่งส่งผลต่อขนาดของผลลัพธ์ เนื่องจากเมื่อ strides มีค่ามากกว่า 1 kernel จะวางอยู่บนพิกเซลเพียงบางส่วนเท่านั้น

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสร้างโมเดลภาพด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่มี layer Conv2D โดยใช้ strided convolutions ที่ข้ามทุกๆ หนึ่งพิกเซล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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'))

แก้ไขและรันโค้ด