tf.layers.MaxPooling是TensorFlow中的一个函数,用于进行最大池化操作。最大池化是一种常用的下采样技术,通过将输入数据划分为不重叠的矩形区域,并在每个区域中选择最大值作为输出,从而减少数据的维度。 该函数的参数包括: inputs:输入的张量,通常是一个四维的张量,形状为[batch_size, height, width, channels]。
Deep Learning Toolbox / Deep Learning Layers / Pooling Layers Description The Max Pooling 3D Layer block performs downsampling by dividing 3-dimensional input into cuboidal pooling regions, then computing the maximum of each region. This block accepts 3-D image data in the SSSC format (four di...
AvgPooling层:AvgPooling平均池化层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) MaxPooling层:MaxPooling最大池化层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) Fullconnect层:全连接层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) Cross Entropy和MSE损失函数层:损失函数的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) f...
max_pool_2d = keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=pool, padding="valid") x = numpy.reshape(data, [1, data.shape[0], data.shape[1],data.shape[2]]) x = max_pool_2d(x) x = max_pool_2d(x) new_image = numpy.reshape(max_pool_2d(x),[x.shape[1]//pool,x.shape[2]//pool,...
layers = 6x1 Layer array with layers: 1 '' Image Input 28x28x1 images with 'zerocenter' normalization 2 '' 2-D Convolution 20 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 3 '' ReLU ReLU 4 '' 2-D Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding [...
@tf_export(v1=['layers.MaxPooling1D']) class MaxPooling1D(keras_layers.MaxPooling1D, base.Layer): """Max Pooling layer for 1D i
model.add(layers.Conv2D(input_shape=(32, 32, 3), kernel_size=(3, 3), filters=64)) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))) # CNN Model model = keras.Sequential() model.add(layers.Conv2D(input_shape=(32, 32, 3), kernel_size=(3, 3), filters=64...
tf.keras.layers.MaxPooling2D/AveragePooling2D可配置的参数,主要有: pool_size:池化kernel的大小。如取矩阵(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都为该数字。 strides:步长值。 其他参数还包括:padding;data_format。
pool =MaxPooling3D(pool_size=(2,2,2))(conc)returnpool, conc# Create the middle layer between the contracting and expanding layers 開發者ID:frankkramer-lab,項目名稱:MIScnn,代碼行數:12,代碼來源:compact.py 示例5: contracting_layer_3D
layers.MaxPooling2D(2,2) 其他代码以此类推。卷积操作产生了太多的数据,如果没有max pooling对这些数据进行压缩,那么网络的运算量将会非常巨大,而且数据参数过于冗余就非常容易导致过度拟合。 以上就是我们这节需要介绍的内容,有了卷积网络,我们可以通过很少的训练数据就能教会计算机识别图片里面的物体,所以它的功能非常...