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

Question

Conv2D (keras.layers.Conv2D) 中默认的 Kernel-Size、Zero-Padding 和 Stride 参数是什么？如果没有指定这些参数会发生什么？

Answer 1

你可以在这里找到文档：https ://keras.io/layers/convolutional/

在python中，您可以为函数的参数提供默认值，如果您在调用函数时未指定这些参数，则使用默认值。

在上面的链接中，您会发现 Conv2D 具有以下参数：

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。

Answer 2

正如这个链接所暗示的，它的结构是这样的：

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filters和kernel_size。这些参数没有默认值。

默认padding为valid，表示不补零，默认strides为(1,1)。