Нейронные сети слой за слоем #1 | Свёрточный слой

Новое видео из серии “Нейронные сети слой за слоем“. В данном выпуске мы обсудим свёрточный слой, как он работает и как его создать с помощью библиотеки Keras. ___________ Краткая теория к сегодняшнему уроку: * Свёрточный слой - слой для поиска признаков на изображение. Выделяет участки изображения наилучшим образом соответствующие шаблону. * Ядро свёртки - матрица, как правило размера 3х3, задающая шаблон признака, который нужно найти на изображение. * Padding - флаг указывающий нужна ли рамка из 0 вокруг входного изображения. ’valid’ - не добавлять, ’same’ - добавлять. Используется для того чтобы размер выходного изображения совпадал с входным * Stride - шаг с которым применяется ядро свёртки к изображению ___________ Ссылка на Jupyter ноутбук с практикой к сегодняшнему уроку: