我想知道下面的CNN模型代码中的神经元数量和核大小。我想在图表中显示每一层内的每个神经元，以视觉化展示我的模型的工作原理。

Input: Three Values as X,Y, Z        //layer:1        model.add(Conv2D(16, (2, 2), activation = 'relu', input_shape = x_train[0].shape))         model.add(Dropout(0.1))          //layer:2         model.add(Conv2D(32, (2, 2), activation = 'relu'))   model.add(Dropout(0.2))  model.add(Flatten())        //layer:3        model.add(Dense(64, activation= 'relu'))         model.add(Dropout(0.5))         //layer:4        model.add(Dense(3, activation= 'softmax'))    Output: Three Values as X, Y, Z 

enter image description here

回答：

Conv2D(滤波器数量,(滤波器大小),…)

Dense(神经元数量,…)

让我来解释你的代码：

model.add(Conv2D(16, (2, 2), activation = 'relu', input_shape = x_train[0].shape))

16表示滤波器的数量，(2, 2)表示每个滤波器的大小，relu是激活函数

model.add(Flatten()) 将你的张量输出转换为向量格式，从编程角度来说，你可以称之为一维数组。我们通常这样做是为了将从CNN层提取的特征输入到全连接层中。

model.add(Dense(64, activation= 'relu')) 

这是一个全连接层，64表示神经元的数量，relu是每个神经元上的激活函数

model.add(Dense(3, activation= 'softmax'))

这是你的输出层。3表示你的输出数量，softmax函数将为你提供与每个类别对应的预测概率。