Tensorflow2的Unet的学习笔记

一、TensorFlow 的 keras.layers.Conv2D()主要参数讲解：https://www.cnblogs.com/qianyuesheng/p/14849306.html

def __init__(self, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs):

二、池化：它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。
https://blog.csdn.net/Zh_1999a/article/details/107827896