Input Layer 2D
Dieser Funktionsblock wird verwendet, um die Eingabeschicht für ein 2D Convolutional Neural Network (CNN) in maschinellen Lernanwendungen zu definieren. Er ermöglicht es Ihnen, die Abmessungen der Eingabedaten basierend auf dem verbundenen Datensatz anzugeben.
📥 Eingänge
Folder
Dieser Eingang akzeptiert einen Ordner, der Bilddaten enthält, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.
📤 Ausgänge
Dieser Funktionsblock gibt das konfigurierte Modell aus.
🕹️ Steuerungen
Size:
Ein Texteingabefeld, in dem Sie die Größe (Breite und Höhe) des Eingabebildes angeben können. Der Standardwert ist auf 128 eingestellt.
🎨 Funktionen
Customizable Input Size
Benutzer können die Größe der Eingabebilder definieren, was Flexibilität beim Training des Modells ermöglicht.
Integration with Keras
Der Block integriert sich nahtlos mit Keras und ermöglicht die Erstellung von CNN-Architekturen, die für verschiedene Anwendungen geeignet sind.
📝 Nutzungshinweise
Connect Input Folder: Verbinden Sie den Eingang mit einem Block, der einen Ordner mit 2D-Bilddaten angibt.
Set Input Size: Passen Sie die Größe im Texteingabefeld
Size:
an, um die gewünschten Abmessungen der Eingabebilder zu definieren.Evaluate the Model: Führen Sie den Block aus, um die 2D-Eingabeschicht des Modells zu konfigurieren und auszugeben.
📊 Bewertung
Wenn er ausgeführt wird, überprüft dieser Funktionsblock den verbundenen Ordner und erstellt eine entsprechende Eingabeschicht basierend auf der angegebenen Größe, die dann in einem CNN-Setup verwendet werden kann.
💡 Tipps und Tricks
🛠️ Fehlersuche
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