keras API: 一维卷积和二维卷积

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• channel方向的计算规则？
• 一维卷积核是一维还是二维？是二维，其中一维用户指定，另一维等于channel。
• 二维卷积核是二维还是三维？是三维，其中两维用户指定，另一维等于channel。

Conv1D

• 输入：3D 张量 ，维度为 (batch_size, steps, channels)。
• 输出：3D 张量，维度为 (batch_size, new_steps, filters)。 由于填充或窗口按步长滑动，steps 值可能已更改。
• 卷积核：2D张量，维度为（kernel_size，channels）。

Conv2D

• 输入：4D 张量，维度为 (samples, rows, cols, channels)。
• 输出：4D 张量，维度为 (samples, new_rows, new_cols, filters)。由于填充或窗口按步长滑动，rows和cols值可能已更改。
• 卷积核：3D张量，维度为（kernel_size[0], kernel_size[1], channels）。

MaxPooling1D

• 输入：3D张量，维度为(batch_size, steps, features)。
• 输出：3D张量，维度为(batch_size, downsampled_steps, features)。时间步方向的长度缩短了。
• pool_size=2为单个整数。

MaxPooling2D

• 输入：4D张量，维度为(batch_size, rows, cols, channels)。
• 输出：4D张量，(batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)。沿着图像行列方向的维度缩短。
• pool_size=(2, 2)为两个整数的元组。

最后

以上就是坦率镜子为你收集整理的keras API: 一维卷积和二维卷积的全部内容，希望文章能够帮你解决keras API: 一维卷积和二维卷积所遇到的程序开发问题。

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