一般是放在卷积层之后,如: conv=tf.layers.conv2d( inputs=x, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2, 2], strides=2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. 均值池化 tf.layers.average_pooling2d avera...
一般是放在卷积层之后,如: conv=tf.layers.conv2d( inputs=x, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2, 2], strides=2) 2. 均值池化 tf.layers.average_pooling2d average_pooling2d( inputs, pool_siz...
在TensorFlow中,池化(Pooling)是一种常用的下采样技术,用于减少特征图的空间尺寸,从而降低计算复杂度并提高模型的鲁棒性。常见的池化方法包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 1. 定义池化层 最大池化(Max Pooling) # 创建一个最大池化层实例 max_pool_layer = layers.MaxPooling2D( pool_size...
MaxPooling2D二维最大池化层: keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid') 也称作下采样层,池化层无可训练参数,主要作用是降维。pool_size是2个整数表示的元组,沿垂直或水平方向缩小比例的因数, 默认值为(2,2)会把输入张量的两个维度都缩小一半。 AveragePooling2D二维平均...
GlobalAveragePooling2D层,使用基本模型的最后一个卷积层的输出,计算每个特征映射的平均值,从而得到一个固定长度的向量,总结了特征映射中的空间信息。 Dropout层,在训练期间随机丢弃50%的连接以防止过拟合。 Dense层,使用十个单元的完全连接层和softmax激活。它接收来自上一层的输出并生成覆盖十个可能类别的概率分布。
LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。 AveragePooling2D: 二维平均池化层。 GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡...
平均统计量池化方法:AveragePooling1D、AveragePooling2D和 AveragePooling3D。 全局池化方法:一维池化:GlobalMaxPooling1D和 GlobalAveragePooling1D。二维池化:GlobalMaxPooling2D和 GlobalAveragePooling2D。 3、BatchNorm层 layers.BatchNormalization():需设置training标志位来区分训练阶段和测试阶段 ...
average_pooling2d(inputs,pool_size,strides,padding='valid',data_format='channels_last',name=None) 参数的话和前面一样的,就是实现的时候的名字不同。 二、全连接层(dense) 全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全连接层 tf.layers.dense ...
LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPool2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无可训练参数,主要作用是降维。 AveragePooling2D: 二维平均池化层。 GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层...
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(48,48,1))) 第三卷积层保持不变。 该层如下: 代码语言:javascript 复制 model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(AveragePooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2, 2))) 密集层没有变化。 输出如下: 代...