Deep Learning Toolbox / Deep Learning Layers / Pooling Layers Description The Global Max Pooling 2D Layer block performs downsampling by computing the maximum of the height and width dimensions of the input. This block accepts 2-D image data in the SSC format (three dimensions corresponding to...
Javascript import*astffrom"@tensorflow/tfjs";constInput=tf.input({shape:[2,3,3]});constmaxPooling2dLayer=tf.layers.globalMaxPooling2d({dataFormat:'channelsLast'});constOutput=maxPooling2dLayer.apply(Input);constmodel=tf.model({inputs:Input,outputs:Output});constData=tf.tensor4d([2,3,5,1...
在深度学习和卷积神经网络(CNN)中,Pooling层扮演着至关重要的角色。Pooling层不仅用于减小特征图的空间尺寸,从而减少模型的计算量和参数数量,还能增强模型的鲁棒性,对输入数据的微小形变和扭曲具有一定的不变性。其中,GlobalAveragePooling2D是Keras框架中提供的一种特殊Pooling层,它对整个特征图进行平均池化,输出一个全局...
TensorFlow.js中的tf.layers.globalMaxPooling2d()函数 简介 tf.layers.globalMaxPooling2d()是TensorFlow.js中的一个函数,用于对2D张量进行全局最大池化。全局最大池化是一种取区域内最大值的操作,它会输出整个张量的最大值。这个函数主要用于进行分类任务,可以减少特征图的参数数量,从而降低计算量。 使用方法 参数...
GlobalAveragePooling2D带来的维度降低 全局平均池化,深度神经网络中经常使用的一个层,使用前后的尺寸分别为[B,H,W,C]->[B,C].特别要注意,这个层使用之后特征图尺寸的维度变成了2维而非4维。这将对你之后的计算带来影响。 解决方法 在numpy中有expand_dims函数可以实现增加维度的功能,keras中backend模块同样提供...
x= layers.GlobalMaxPooling2D()(x) 本文将在同一数据集条件下,比较GAP、GMP和FC层的优劣,选取测试模型为VGG19和InceptionV3两种模型的迁移学习版本。 先看看在VGG19模型下,GAP、GMP和FC层在各自迭代50次后,验证准确度和损失度的比对。代码如下: importkerasfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfrom...
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #GAP层 prediction = Dense(10, activation='softmax')(x) #输出层 1. 2. 3. 再看看GAP的代码具体实现: @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D', 'keras.layers.GlobalAvgPool2D') class GlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D): ...
深度学习之全局池化(“global pooling”)、全局平局池化(“global avg pooling”)、全局最大池化(“global max pooling),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
See Also globalAveragePooling2dLayer | exportNetworkToSimulink | Average Pooling 2D Layer | Global Max Pooling 2D Layer | Max Pooling 2D Layer | Global Average Pooling 3D Layer | Global Average Pooling 1D Layer | Convolution 2D Layer Topics List of Deep Learning Layer BlocksWhy...
在那一刻, GlobalAveragePooling2D 在大多数情况下可能是首选。如果您使用 MaxPooling2D 和Conv2D 以至于您的张量在展平之前的形状就像 (16, 1, 1, 128) 一样,它不会有什么不同。如果你过度拟合,你可能想尝试 GlobalAveragePooling2D。 原文由 Nicolas Gervais 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 ...