keras conv3d参数
    KerasConv3D是Keras中的三维卷积层，用于处理3D数据，如视频数据。Conv3D有许多可调参数，下面将逐一介绍。
    filters：整数，输出空间的维度（即卷积核的个数）。
    kernel_size：单个整数或由三个整数构成的元组/列表，表示卷积核的空间维度。
    strides：单个整数或由三个整数构成的元组/列表，表示卷积核在空间维度上的步长。
    padding：“valid”或“same”，表示是否在输入的两侧添加填充，用于控制输出的形状。
正则化的约束条件    data_format：字符串，“channels_first”或“channels_last”，表示输入中通道维的位置。
    dilation_rate：单个整数或由三个整数构成的元组/列表，表示卷积核元素之间的间隔（即膨胀率）。
    activation：激活函数的名称或可调用对象。
    use_bias：布尔值，表示是否使用偏置项。
    kernel_initializer：权重矩阵的初始化器。
    bias_initializer：偏置向量的初始化器。
    kernel_regularizer：权重矩阵的正则化方法。
    bias_regularizer：偏置向量的正则化方法。
    activity_regularizer：输出的正则化方法。
    kernel_constraint：权重矩阵的约束方法。
    bias_constraint：偏置向量的约束方法。
    这些参数可以通过调用Conv3D构造函数时传递参数来设置。例如：
    from keras.layers import Conv3D
    model.add(Conv3D(filters=32, kernel_size=(3, 3, 3), strides=(1, 1, 1), padding='same', activation='relu', input_shape=(3, 10, 10, 10)))
    这将创建一个具有32个过滤器，大小为3x3x3的卷积核，步幅为1x1x1，填充为“same”，激活函数为ReLU的3D卷积层，并且输入形状为（3，10，10，10）。

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