神经网络基础-神经网络补充概念-61-单层卷积网络

概念

单层卷积网络是一种简单的神经网络结构，它仅包含一个卷积层，通常紧跟着一个激活函数以及可能的池化层和全连接层。这种结构可以用来提取输入数据的特征，适用于一些简单的任务。

代码实现

import tensorflow as tf

# 创建一个卷积层
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))

# 创建一个输入张量
input_data = tf.random.normal((1, 28, 28, 1))

# 进行卷积操作
output_data = conv_layer(input_data)

print("输入数据尺寸：", input_data.shape)
print("输出数据尺寸：", output_data.shape)