keras padding层参数
在Keras中，Padding层用于在输入数据的边缘添加额外的值，以使输入数据在经过网络层时具有相同的长度。Padding层的参数包括以下几个方面：
1.padding：字符串，'valid'或'same'。选择'valid'表示不使用填充，选择'same'表示使用填充以使输入和输出具有相同的长度。
2.input_shape：形状元组，表示输入的形状。这是一个可选参数，用于定义输入数据的形状。如果未指定此参数，则假设网络的输入具有与第一个层相同的形状。
3.data_format：字符串，'channels_last'或'channels_first'。指定输入数据的格式。'channels_last'表示数据格式为（batch_size, height, width, channels），'channels_first'表示数据格式为（batch_size, channels, height, width）。
4.dilation_rate：整数或一对整数，表示膨胀卷积的膨胀率。这是一个可选参数，默认为1。
5.activation：激活函数。这是一个可选参数，默认为ReLU激活函数。
6.kernel_size：整数或一对整数，表示卷积核的大小。这是一个可选参数，默认为3。
7.strides：整数或一对整数，表示卷积步长。这是一个可选参数，默认为1。
8.padding：字符串，'valid'或'same'。选择'valid'表示不使用填充，选择'same'表示使用填充以使输入和输出具有相同的长度。
9.正则化是每一层都加还是只加一些层use_bias：布尔值，表示是否使用偏置项。这是一个可选参数，默认为True。
10.kernel_initializer：初始化器对象，用于初始化卷积核权重。这是一个可选参数，默认为随机正态分布初始化器。
11.bias_initializer：初始化器对象，用于初始化偏置项。这是一个可选参数，默认为零初始化器。
12.kernel_regularizer：正则化项对象，用于对卷积核权重进行正则化。这是一个可选参数，默认为None。
13.bias_regularizer：正则化项对象，用于对偏置项进行正则化。这是一个可选参数，默认
为None。
14.activity_regularizer：正则化项对象，用于对输出进行正则化。这是一个可选参数，默认为None。
15.kernel_constraint：约束对象，用于限制卷积核权重。这是一个可选参数，默认为None。
16.bias_constraint：约束对象，用于限制偏置项。这是一个可选参数，默认为None。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。