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如何确定Keras Conv2D 函数中的'filter' 参数 - 一个缓存- Cache ...

model = Sequential() filters = 32 model.add(Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', input_shape=x_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) ...

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