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Keras官方中文文档:池化层Pooling

时间:2018-03-10 21:57:38      阅读:2605      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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池化层

MaxPooling1D层

keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding=‘valid‘)

对时域1D信号进行最大值池化

参数

  • pool_size:整数,池化窗口大小

  • strides:整数或None,下采样因子,例如设2将会使得输出shape为输入的一半,若为None则默认值为pool_size。

  • padding:‘valid’或者‘same’

输入shape

  • 形如(samples,steps,features)的3D张量

输出shape

  • 形如(samples,downsampled_steps,features)的3D张量

MaxPooling2D层

keras.layers.pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding=‘valid‘, data_format=None)

为空域信号施加最大值池化

参数

  • pool_size:整数或长为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。为整数意为各个维度值相同且为该数字。

  • strides:整数或长为2的整数tuple,或者None,步长值。

  • border_mode:‘valid’或者‘same’

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

输入shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,rows, cols,channels)的4D张量

输出shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, pooled_rows, pooled_cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,pooled_rows, pooled_cols,channels)的4D张量


MaxPooling3D层

keras.layers.pooling.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding=‘valid‘, data_format=None)

为3D信号(空域或时空域)施加最大值池化

本层目前只能在使用Theano为后端时可用

参数

  • pool_size:整数或长为3的整数tuple,代表在三个维度上的下采样因子,如取(2,2,2)将使信号在每个维度都变为原来的一半长。

  • strides:整数或长为3的整数tuple,或者None,步长值。

  • padding:‘valid’或者‘same’

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表数据的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128x128的数据为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

输入shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples, channels, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3)的5D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3,channels, )的5D张量

输出shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)的5D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3,channels,)的5D张量


AveragePooling1D层

keras.layers.pooling.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding=‘valid‘)

对时域1D信号进行平均值池化

参数

  • pool_size:整数,池化窗口大小

  • strides:整数或None,下采样因子,例如设2将会使得输出shape为输入的一半,若为None则默认值为pool_size。

  • padding:‘valid’或者‘same’

输入shape

  • 形如(samples,steps,features)的3D张量

输出shape

  • 形如(samples,downsampled_steps,features)的3D张量

AveragePooling2D层

keras.layers.pooling.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding=‘valid‘, data_format=None)

为空域信号施加平均值池化

参数

  • pool_size:整数或长为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。为整数意为各个维度值相同且为该数字。

  • strides:整数或长为2的整数tuple,或者None,步长值。

  • border_mode:‘valid’或者‘same’

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

输入shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,rows, cols,channels)的4D张量

输出shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, pooled_rows, pooled_cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,pooled_rows, pooled_cols,channels)的4D张量


AveragePooling3D层

keras.layers.pooling.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding=‘valid‘, data_format=None)

为3D信号(空域或时空域)施加平均值池化

本层目前只能在使用Theano为后端时可用

参数

  • pool_size:整数或长为3的整数tuple,代表在三个维度上的下采样因子,如取(2,2,2)将使信号在每个维度都变为原来的一半长。

  • strides:整数或长为3的整数tuple,或者None,步长值。

  • padding:‘valid’或者‘same’

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表数据的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128x128的数据为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

‘channels_first’模式下,为形如(samples, channels, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3)的5D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3,channels, )的5D张量

输出shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)的5D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3,channels,)的5D张量


GlobalMaxPooling1D层

keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling1D()

对于时间信号的全局最大池化

输入shape

  • 形如(samples,steps,features)的3D张量

输出shape

  • 形如(samples, features)的2D张量

GlobalAveragePooling1D层

keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling1D()

为时域信号施加全局平均值池化

输入shape

  • 形如(samples,steps,features)的3D张量

输出shape

  • 形如(samples, features)的2D张量

GlobalMaxPooling2D层

keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling2D(dim_ordering=‘default‘)

为空域信号施加全局最大值池化

参数

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

输入shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,rows, cols,channels)的4D张量

输出shape

形如(nb_samples, channels)的2D张量


GlobalAveragePooling2D层

keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling2D(dim_ordering=‘default‘)

为空域信号施加全局平均值池化

参数

  • data_format:字符串,“channels_first”或“channels_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channels_last”对应原本的“tf”,“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channels_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channels_last”应将数据组织为(128,128,3)。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值,若从未设置过,则为“channels_last”。

输入shape

‘channels_first’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量

‘channels_last’模式下,为形如(samples,rows, cols,channels)的4D张量

输出shape

形如(nb_samples, channels)的2D张量

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Keras官方中文文档:池化层Pooling

标签:sam   one   之一   led   http   for   orm   val   sample   

原文地址:https://www.cnblogs.com/5rjscn/p/8541735.html

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