keras 中的默认步幅值 - Python

在使用 Keras 进行卷积神经网络 (CNN) 的构建时，步幅是一个非常重要的参数。步幅定义了卷积核在每个维度上的移动步长。如果步幅值设置得不正确，可能会导致模型不稳定或者出现收敛问题。因此，我们需要了解 Keras 中默认的步幅值，以便正确地进行模型的构建。

卷积神经网络和步幅

卷积神经网络中的步幅是指卷积核在扫描输入数据时每一步所跨越的像素点数量。更具体地说，步幅控制了卷积操作输出的特征图的尺寸。在 CNN 中，我们在输入数据的二维矩阵上应用卷积核。卷积核的大小是自定义的，可以是 3x3、5x5、7x7 或任意其他尺寸。

下面的代码段展示了在 Python 中使用 Keras 构建卷积神经网络，并设置了指定的步幅值：

from keras.layers import Input, Conv2D

input_shape = (64, 64, 3) # 输入图像尺寸
input_tensor = Input(shape=input_shape)

#定义卷积层
x = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input_tensor)

#...

上述代码中，我们定义了一个输入形状为 (64, 64, 3) 的输入张量。然后，我们通过 Conv2D 层来构造卷积层。这个卷积层将会使用 3x3 的卷积核，同时在每个维度上都有步幅为 1 的移动。

卷积核的尺寸和步幅都是卷积神经网络中的超参数，需要根据数据集的情况以及模型的要求进行调整。对于较小的图像，通常使用较小的卷积核和步幅值来减少建模时间和内存占用。对于较大的图像，可以使用更大的卷积核和步幅值来捕捉更多的局部特征。

Keras 中的默认步幅值

在 Keras 中，卷积层的默认步幅为 (1, 1)。这意味着在每个维度上都有步幅为 1 的移动。对于某些应用场合，这个默认值是合适的，但是在很多情况下，需要手动指定步幅值。

这里再次提醒，我们在指定步幅值的时候，一定要根据具体情况进行调整。如果步幅设置得不合理，可能会导致模型的不稳定性或者出现收敛问题。

总结

在使用 Keras 进行卷积神经网络的构建时，步幅是一个非常重要的参数，它控制了卷积核在每个维度上的移动步长。在 Keras 中，卷积层的默认步幅为 (1, 1)，但是在很多情况下，需要手动指定步幅值。在指定步幅值的时候，一定要根据具体情况进行调整，以确保模型的正确性和稳定性。