onvolution2D(64, 9, 9, activation='relu', kernel_initializer='he_normal', padding='same')(x)是什么意思
这段代码是指使用Keras深度学习框架中的Convolution2D层对输入数据x进行卷积操作，具体参数含义如下：
- 64：代表该层使用64个卷积核
- 9：代表卷积核的大小为9x9
- activation='relu'：代表该层使用ReLU作为激活函数
- kernel_initializer='he_normal'：代表卷积核的初始化方式为He正态分布初始化，可以提高模型训练的速度和效果
- padding='same'：代表使用填充（padding）的方式来处理边缘像素，使得输出图像大小与输入图像大小相同。
望采纳