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卷积层Convolutional
- 1D一般指时域序列,2D一般指图像,3D一般指连续的图像序列.
- Conv1D:一维卷积层(时域卷积),用于在一维输入信号上进行邻域滤波.
- Conv2D:二维卷积层(图像的空域卷积),对二维输入进行滑动窗卷积.
- SeparableConv2D:深度可分离卷积层.
- Conv2DTranspose:进行转置的卷积操作(反卷积).
- Conv3D:对三维输入进行滑动窗卷积,例如连续帧图像.
- Cropping1D(2D/3D):在时间轴上对1D(2D/3D)输入进行裁剪,需要指定首尾裁掉多少个元素.
- UpSampling1D(2D/3D):在时间轴(行和列/三个维度)上将每个时间步重复size次.
- ZeroPadding1D(2D/3D):对1D(2D/3D)输入的首尾端填充0,以控制卷积以后向量的长度/特征图的大小.
keras常用层Core
Keras池化层Pooling |
