# Convolutional Layer 2D

Dieser Funktionsblock wird verwendet, um eine 2D-Faltungsschicht in einem neuronalen Netzwerk zu erstellen. Er ermöglicht Benutzern, Einstellungen für verschiedene Faltungsparameter zu konfigurieren, wodurch er an unterschiedliche Anwendungsfälle angepasst werden kann.

## 📥 Eingänge <a href="#inputs" id="inputs"></a>

Dieser Funktionsblock hat keine direkten Eingänge.

## 📤 Ausgänge <a href="#outputs" id="outputs"></a>

Dieser Funktionsblock produziert keine Ausgaben.

## 🕹️ Steuerungen <a href="#controls" id="controls"></a>

`Filter Size` Die Anzahl der Filter, die in der Faltungsschicht verwendet werden, was bestimmt, wie viele Merkmalskarten produziert werden.

`Kernel Size` Die Abmessungen des Faltungskernels, die immer eine ungerade Zahl sein sollten (z. B. 1, 3, 5).

`Dilation Size` Die Dilatationsrate für die Faltungsschicht. Eine Dilatation von `-1` weist auf das Standardverhalten hin. Die Dilationsgröße kann helfen, die Parametergröße von Faltungsschichten zu reduzieren.

`Activation Function` Ein Dropdown-Menü, das es Ihnen ermöglicht, eine Aktivierungsfunktion auszuwählen, die auf die Ausgabe der Schicht angewendet werden soll, mit Optionen wie ReLU, Sigmoid und Softmax unter anderem.

## 🎨 Funktionen <a href="#features" id="features"></a>

`Flexible Configuration` Benutzer können die Filtergröße, die Kernelgröße, die Dilationsgröße und Aktivierungsfunktionen entsprechend den spezifischen Anforderungen des Modells anpassen.

`Validation Checks` Der Funktionsblock überprüft, ob die Parameter gültig sind (z. B. muss die Kernelgröße ungerade sein) und bietet eine Protokollierung von Fehlern für ungültige Eingaben.

## 📝 Nutzungshinweise <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Configure Filter Size**: Stellen Sie die gewünschte Anzahl von Filtern über den Eingangsbereich `Filter Size` ein.
2. **Set Kernel Size**: Geben Sie die Kernelgröße über den Eingangsbereich `Kernel Size` ein und stellen Sie sicher, dass sie eine ungerade Zahl ist.
3. **Adjust Dilation Size**: Geben Sie die Dilationsrate an, falls erforderlich, oder lassen Sie sie als Standardeinstellung, indem Sie `-1` eingeben.
4. **Select Activation Function**: Wählen Sie die gewünschte Aktivierungsfunktion aus dem Dropdown-Menü.
5. **Integrate into Model**: Verwenden Sie diesen Block als Teil einer größeren Konfiguration eines neuronalen Netzwerks.

## 📊 Bewertung <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Bei der Bewertung generiert dieser Funktionsblock eine Konfiguration für eine 2D-Faltungsschicht gemäß den angegebenen Parametern.

## 💡 Tipps und Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Wählen der Kernelgröße</summary>

Stellen Sie sicher, dass die Kernelgröße nicht nur ungerade, sondern gemäß den Abmessungen Ihrer Eingabedaten moderat ist. Größere Kerne können zu höheren Berechnungen und Verlust von räumlicher Auflösung führen.

</details>

<details>

<summary>Verwendung unterschiedlicher Aktivierungen</summary>

Experimentieren Sie mit verschiedenen Aktivierungsfunktionen, um diejenige zu finden, die am besten zur Leistung und Konvergenzgeschwindigkeit Ihres Modells passt.

</details>

<details>

<summary>Auswirkungen der Dilationsrate</summary>

Die Verwendung einer Dilationsrate größer als 1 kann helfen, das rezeptive Feld der Faltungsfilter zu erweitern, ohne die Anzahl der Parameter zu erhöhen.

</details>

## 🛠️ Fehlersuche <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Kernelgrößenfehler</summary>

Wenn Sie einen Fehler bezüglich der Kernelgröße erhalten, überprüfen Sie, ob Sie eine ungerade Zahl verwenden, wie definiert. Passen Sie den Wert bei Bedarf an.

</details>

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<summary>Warnung zur Dilationsgröße</summary>

Wenn ein negativer Dilationswert eingegeben wird, wird ein Fehler protokolliert. Stellen Sie sicher, dass die Dilationsgröße korrekt eingestellt ist, um Fehlkonfigurationen zu vermeiden.

</details>
