Keras中的全局池化层包括GlobalMaxPooling2D和GlobalAveragePooling2D等。 GlobalMaxPooling2D:对整个特征图进行最大池化操作,输出特征图中的最大值。它可以提取出整个特征图的最显著特征,常用于图像分类任务。 GlobalAveragePooling2D:对整个特征图进行平均池化操作,输出特征图中的平均值。它可以平滑整个特征图,减少噪声的...
3.8、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 3.9、GlobalMaxPooling2D层 keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling2D(dim_ordering='default') 为空域信号施加全局...
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...
时态数据的Td;lrGlobalMaxPooling1D在步长维度上采用最大向量。因此，在全局池化之后，形状为10，4，10...
(3)全局池化方法:一维池化:GlobalMaxPooling1D和 GlobalAveragePooling1D。二维池化:GlobalMaxPooling2D和 GlobalAveragePooling2D。 4、循环层: (1)简单循环层:recurrent.SimipleRNN (2)长短记忆层:LSTM (3)带记忆门的循环层(GRU)。 5、嵌入层: 嵌入层(Embedding Layer)是使用在模型第 一层的一个网络层,其目的...
model.add(layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=maxlen)) model.add(layers.Conv1D(128, 5,activation='relu')) model.add(layers.GlobalMaxPooling1D()) model.Dense(10, 结果如下 ___ Layer (type) Output Shape Param # === embedding_13 (Embedding) (None, 100, 100) 174700...
model.add(GlobalMaxPooling2D()) # 当筛选器数=10时,将返回10个值作为globalMapPooling2D的结果 print(model.output_shape) 4.Flattening 要连接到完全连接的层(密集层),卷积/池层应**“扁平化”** 结果形状=「(实例数,宽X高X深)」 model = Sequential() ...
**Td;因此，在全局池化之后，具有形状[10，4，10]的Tensor变为具有形状[10，10]的Tensor。MaxPooling...
#globalMapPooling在深度为1的整个通道上执行最大池model=Sequential()model.add(Conv2D(input_shape=(10,10,3),filters=10,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same'))model.add(GlobalMaxPooling2D())# 当筛选器数=10时,将返回10个值作为globalMapPooling2D的结果print(model.output_shape) ...
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...