python - 如何用keras制作3D滤镜

Question

我是一名在本地大学学习机器学习的高中生，我们现在正在使用 keras 构建 cnn。我需要使用大小为 (32, 32, 3) 的过滤器，但 keras 只允许我使用 2D 过滤器。

这就是我正在尝试的:

model.add(Conv2D(32, kernel_size = (12, 12, 3), input_shape=(32, 32, 3), activation='relu', strides=(1,2)))

这是我的错误:“ValueError:kernel_size 参数必须是 2 个整数的元组。收到:(12, 12, 3”

注意:我使用的是 Cifar10 数据集。

Answer 1

当您应该使用 Conv3D 层时，您正在使用 Keras 的 Conv2D 层。尽管如此，我认为一旦你的步伐没有三维度，你就会误解这些概念。在 3D 卷积运算中，内核窗口必须在所有 3 个维度上移动。因此，你的步伐需要有三维度。 kernel_size 的最后一个维度始终由当前层输入大小的最后一个维度推断。

因此，在您的这段代码片段中，如果您想使用 2D 卷积，请使用 kernel_size = (12, 12)，如果您确实想使用 3D 卷积，请定义步幅参数具有第三个维度并使用 3DConv 而不是 2DConv。