keras.conv2d方法中的参数“过滤器”是什么意思？

Question

全部 我在Keras较新。我正在阅读有关方法conv2d的文档。我的问题是keras.conv2d方法中的参数“过滤器”是什么意思？它暗示了内核的数量吗？这个参数会影响输出的形状吗？ 谢谢！

Answer 1

2p卷积的

filters是卷积之后的输出通道数。具体来说，如docs中所述，

  

整数，输出空间的维数（即卷积中输出滤波器的数量）。

例如

keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding="same")(input)

例如，在input.shape为(224, 224, 3)的输入上，将产生形状为(224, 224, 64)的结果。

编辑

在Conv2D的文档中，它的表述更加清晰：

  

输入形状

     

4D张量，形状为：（批，通道，行，列），如果data_format为   “ channels_first”或具有以下形状的4D张量：（批，行，列，   渠道），如果data_format为“ channels_last”。

     

输出形状

     

具有以下形状的4D张量：（批，过滤器，new_rows，new_cols）如果   data_format是“ channels_first”或形状为：（批处理，   new_rows，new_cols，filters）（如果data_format为“ channels_last”）。行数   和cols值可能由于填充而改变了。