🌟tf.nn.conv2d()函数详解💫
导读 在深度学习中，`tf nn conv2d()` 是一个非常重要的函数，用于实现二维卷积操作，广泛应用于图像处理和特征提取。今天，我们重点聊聊它的两
在深度学习中，`tf.nn.conv2d()` 是一个非常重要的函数，用于实现二维卷积操作，广泛应用于图像处理和特征提取。今天，我们重点聊聊它的两个核心参数：`strides` 和 `padding`，看看它们之间如何相互影响吧！💪
首先，`strides` 定义了卷积核移动的步长，比如 `[1, 1, 1, 1]` 表示每次移动一个像素。如果设置较大的步长（如 `[1, 2, 2, 1]`），图像会被下采样，输出尺寸会变小。而 `padding` 决定输入是否需要填充边缘像素，主要有两种方式：`SAME` 和 `VALID`。「SAME」会在四周补零，确保输出大小与输入一致；「VALID」则不会额外填充，导致输出缩小。
当 `strides` 较大时，配合 `SAME` 的 `padding` 可以有效减少计算量，同时保留更多细节；而 `VALID` 更适合希望减少数据冗余的场景。两者相辅相成，灵活调整能让模型性能更上一层楼！✨
掌握好这两个参数，你的卷积神经网络设计将更加得心应手！🚀
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