输入的上采样系数，指定为下列之一:

例子：'走吧'，[2 1]

输出大小减少，指定为以下之一：

如果你设置'裁剪'选项为数值，则软件自动设置CroppingMode属性设置为“手动”．

例子：(1 2)

每个过滤器的通道数，指定为“NumChannels”,“汽车”或正整数。

该参数必须等于输入该卷积层的输入的通道数。例如，如果输入是彩色图像，则输入的通道数必须为3.如果在电流层之前的卷积层的滤波器的数量为16，则该图层的通道数必须是16。

初始化权重的功能，指定为以下内容之一：

属性时，该层只初始化权重权重属性是空的。

数据类型:char|字符串|function_handle

初始化偏差的函数，指定为以下之一：

该层仅初始化偏差时偏见属性是空的。

数据类型:char|字符串|function_handle

卷积层的层权值，指定为数字数组。

层权值是可学习的参数。属性可以直接指定权重的初始值权重属性。当培训网络时，如果权重属性是非空的trainNetwork使用权重属性作为初始值。如果权重属性为空trainNetwork控件指定的初始化器WeightsInitializer属性。

在培训时,权重是一个filterSize (1)-经过-filterSize (2)-经过-numFilters-经过-NumChannels数组中。

数据类型:单|双倍的

层偏差为卷积层，指定为数字数组。

层偏差是可学习的参数。当培训一个网络时，如果偏见非空的,那么trainNetwork使用偏见属性作为初始值。如果偏见是空的,然后trainNetwork指定的初始化器BiasInitializer．

在培训时,偏见是一个1-by-1-by——numFilters数组中。

数据类型:单|双倍的

权重的学习率因子，指定为非负标量。

该软件通过全局学习速率乘以此因素来确定该层中权重的学习率。例如,如果WeightLearnRateFactor为2，则该层权值的学习速率是当前全局学习速率的两倍。软件根据设置确定全局学习速率trainingOptions函数。

例子：2

偏差的学习速率因子，指定为一个非负标量。

软件将这个因素乘以全局学习速率，以确定这一层的偏差的学习速率。例如,如果BiasLearnRateFactor为2，则该层中偏差的学习速率是当前全局学习速率的两倍。软件根据设置确定全局学习速率trainingOptions函数。

例子：2

L2正则化因子的权重，指定为一个非负标量。

该软件将该因子乘以全局L2正则化因子，以确定该层中权重的L2正则化。例如,如果WeightL2Factor是2，那么L2正则化在这一层的权值是全局L2正则化因子的两倍。属性指定全局L2正则化因子trainingOptions函数。

例子：2

L2偏差的正则化因子，指定为非负标量。

软件将这个因子乘以全局L2正则化因子，以确定这一层的偏差的L2正则化。例如,如果BiasL2Factor是2，那么L2正则化对于这一层的偏差是L2正则化因子的两倍。属性指定全局L2正则化因子trainingOptions函数。

例子：2

层名，指定为字符向量或字符串标量。要在层图中包含层，必须指定一个非空的、唯一的层名。如果你训练一个系列网络层和的名字设定为＇＇，然后该软件在训练时自动为该层指定一个名称。

数据类型:char|字符串