卷积神经网络在keras中的输入形状

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。在Keras中，卷积神经网络的输入形状通常是一个四维张量，即(batch_size, height, width, channels)。

• batch_size：表示每次训练时输入的样本数量，可以理解为一次训练的批次大小。
• height：表示输入图像的高度，即图像的垂直维度。
• width：表示输入图像的宽度，即图像的水平维度。
• channels：表示输入图像的通道数，对于彩色图像通常为3（红、绿、蓝），对于灰度图像通常为1。

卷积神经网络通过在输入数据上应用一系列卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征并进行分类。卷积层通过卷积操作对输入数据进行特征提取，池化层通过降采样操作减少特征图的尺寸，全连接层通过将特征图展平并连接到输出层进行分类。

卷积神经网络在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域具有广泛的应用。在腾讯云中，可以使用腾讯云AI Lab提供的AI开发平台，其中包括了丰富的深度学习工具和资源，如AI Lab Jupyter Notebook、AI Lab Model Zoo等，用于构建和训练卷积神经网络模型。

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