3.4、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’ ...
3.8、GlobalAveragePooling1D层 keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling1D() 1. 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 3.9、GlobalMaxPooling2D层 keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling2D(dim_ordering='default') 1. 为空域信...
全GlobalMaxPooling3D layer:3D 数据的全局最大池化操作。 GlobalAveragePooling1D layer:时态数据的全局平均池化操作。 GlobalAveragePooling2D layer:空间数据的全局平均池化操作。 GlobalAveragePooling3D layer:3D 数据的全局平均池化操作。 循环层 LSTM layer:长短期记忆层 GRU layer:门控循环单元 SimpleRNN layer:全...
from tensorflow.keras.layers import Input, Bidirectional, Dense, Conv1D, LSTM, Flatten, Concatenate, Attention, GlobalAveragePooling1D, Embedding,MaxPool1D,MaxPool2D,AveragePooling1D, AveragePooling2D,MaxPooling1D from tensorflow.keras.models import Sequential import tensorflow as tf # demo1 x = tf....
使用嵌入的另一种方法是在嵌入后使用MaxPooling1D / AveragePooling1D或GlobalMaxPooling1D / GlobalAveragePooling1D图层。您可以将池化层视为对输入特征进行下采样(一种减小大小的方法)。 在max pooling(最大池化)的情况下,对每个特征维度在每个局部区域取最大值。在average pooling(平均池化)的情况下,取平均值,但...
(7)池化层:与卷积层一样,最大统计量池化和平均统计量池也有三种,分别为MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D、AveragePooling1D、AveragePooling2D、AveragePooli ng3D,由于使用和参数基本相同,所以主要以MaxPooling2D进行说明。MaxPooling(pool_size=(2,2), strides=None, padding=’valid’) ...
Class tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D Class tf.keras.layers.GlobalAvgPool1D Defined in tensorflow/python/keras/layers/pooling.py. Global average pooling operation for temporal data. Arguments: data_format: A string, one of channels_last (default) or channels_first. The ordering...
我自己也在学习ML，所以这只是我对GlobalAveragePooling1D的理解。理解这个例子的关键是你引用的段落上方的...
a.AveragePooling1D b.AveragePooling2D c.AveragePooling3D 3.全局最大池化 a.GlobalMaxPooling1D b.GlobalMaxPooling2D 4.全局均值池化 a.GlobalAveragePooling1D b.GlobalAveragePooling2D 3.应用代码 MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') ...
与卷积层一样,最大统计量池化和平均统计量池化也有三种,分别为MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D和AveragePooling1D、AveragePooling2D、AveragePooling3D,由于使用和参数基本相同,所以主要以MaxPooling2D进行说明。 MaxPooling(pool_size=(2,2), strides=None, padding=’valid’) ...