conv2d函数参数
1. input：输入张量，在卷积操作中需要进行卷积的原始输入。
2. filters：过滤器（卷积核）张量。卷积操作中使用的过滤器，在计算中对输入进行卷积操作。
3. strides：整数，卷积的步长。单个整数意味着在所有空间维度上使用相同的值。
4. padding：为字符串，Padding方法的选择。
5. data_format：字符串，“channels_first”或“channels_last”之一，代表输入的各个通道维度的顺序。
6. dilation_rate：单个整数或由单个整数构成的元组。指定膨胀卷积的膨胀率，如果是元组，它指定了所有空间维度的膨胀率。
7. activation：激活函数的名称（例如'relu'或'sigmoid'）来应用于卷积输出。如果您不希望应用任何激活函数，则可以指定为None。
8. use_bias：布尔值，表示层是否使用偏置权重。
9. kernel_initializer：权重矩阵的初始化程序。
正则化过滤器10. bias_initializer：偏差向量的初始化程序。
11. kernel_regularizer：施加在权重矩阵上的L1或L2正则化项。
12. bias_regularizer：施加在偏差向量上的L1或L2正则化项。
13. activity_regularizer：施加在输出上的L1或L2正则化项。
14. kernel_constraint：施加在权重矩阵上的约束项。
15. bias_constraint：施加在偏差向量上的约束项。

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