Conv2D
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)
1 filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
2 kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
3 padding: “valid” 或 “same” (大小写敏感)。
SAME的方式,采用的是补全的方式,对于上述的情况,允许滑动3次,但是需要补3个元素,左奇右偶,在左边补一个0,右边补2个0
4 data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
5 kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器
初始化器的用法
用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。通常关键字为 kernel_initializer 和 bias_initializer:
如he_normal
He 正态分布初始化器。
它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(2 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in 是权值张量中的输入单位的数量，
MaxPooling2D层
keras.layers.convolutional.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, border_mode='valid', dim_ordering='th')
pool_size：长为2的整数tuple，代表在两个方向（竖直，水平）上的下采样因子，如取（2，2）将使图片在两个维度上均变为原长的一半
Dense层
keras.layers.core.Dense(units, 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)
Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias). kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。
units：大于0的整数，代表该层的输出维度。kernel的列数
输出的维度是（input的行数，units）
GRU层
keras.layers.recurrent.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)