#1st convolution layer
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1:])))
model.add(Conv2D(64,kernel_size= (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))
#2nd convolution layer
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))
#3rd convolution layer
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2, 2)))
model.add(Flatten())
в приведенном выше коде у меня возникло сомнение, зачем использовать model.add (Conv2D) дважды в каждом слое. Является ли это свертывание с фильтрами дважды или необходимо добавить дважды, чтобы сделать один раз.