keras.layers.Conv2D 的默认内核大小、零填充和步幅是多少?

What is the default kernel-size, Zero-padding and stride for keras.layers.Conv2D?

Conv2D (keras.layers.Conv2D) 中的默认内核大小、零填充和跨度参数是什么?如果未指定这些参数会怎样?

您可以在此处找到文档:https://keras.io/layers/convolutional/

在python中,您可以为函数的参数指定默认值,如果您在调用函数时未指定这些参数,则会使用默认值。

在上面的link中你会发现Conv2D有参数:

filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None

只有过滤器和 kernel_size 参数必须给出,其他是可选的或旁边有默认值。

正如这个 link 所建议的那样,它的结构如下:

tf.keras.layers.Conv2D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1),
    padding="valid",
    data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1),
    groups=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    bias_initializer="zeros",
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
    )

您必须指定 filterskernel_size。这些参数没有默认值。

默认paddingvalid,这意味着没有补零,默认strides(1,1)