keras.layers.Conv2D(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)

 

该层创建了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。

当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数

比如训练样本是（6000，28，28，1）, 则input_shape=(28,28,1)

  • filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的数量）。
  • kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
  • strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
  • padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。   valid padding就是不padding，而same padding就是指padding完尺寸与原来相同
    图像识别一般来说都要padding，尤其是在图片边缘的特征重要的情况下。padding多少取决于我们需要的输出是多少
  • data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用 channels_last。
  • dilation_rate: 一个整数或 2 个整数的元组或列表， 指定膨胀卷积的膨胀率。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
  • activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
  • use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
  • kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
  • bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
  • kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
  • bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
  • activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
  • kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
  • bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_first'， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, channels, rows, cols)。
  • 如果 data_format='channels_last'， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, rows, cols, channels)。

输出尺寸

  • 如果 data_format='channels_first'， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, filters, new_rows, new_cols)。
  • 如果 data_format='channels_last'， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, new_rows, new_cols, filters)。