Python 什么类型的'；过滤器'；keras是否在keras.layers.Conv2D中的过滤器参数中使用？

对于此源代码：

keras.layers.Conv2D(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)

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在过滤器参数中，我们定义需要多少过滤器以及过滤器矩阵的大小，例如：

.model.add（Conv2D（64，（3,3），activation='relu'））

这里我们使用64个过滤器（特征检测器），每个过滤器的大小为3*3，我的问题很简单，KERA将如何实施这64个过滤器？

它们只是一个可训练的权重矩阵，大小如下：

(kernel_size_x, kernel_size_y, input_filters, output_filters)

在你的例子中是：

(3, 3, filters_of_the_previous_layer, 64)

该矩阵将是卷积的“过滤器”参数

卷积将是一个大小为3x3的滑动窗口，扫描图像的像素，始终获取所有输入通道并输出所需的输出通道