#def max_pool2d(inputs,#kernel_size,#stride=2,#padding='VALID',#data_format=DATA_FORMAT_NHWC,#outputs_collections=None,#scope=None):#"VALID"模式下#输出图像大小 out_height = round((in_height - floor(filter_height / 2) * 2) / strides_height) floor表示下取整 round表示四舍五入input= ...
1、tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据。 pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]. 如果长宽相等,也可以直接设置为一个数,如pool_size=3. strides: 池化的...
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...
(ps:在写conv2d和max_pool之前在网上有位朋友已经把这个方法讲解得很透彻,我把连接奉上,http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333,http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926开头部分我先作下简单的表述) 首先看下官方文档的关于conv2d tf.nn.conv2d(input, filter, ...
Maxpool2D()通过对沿特征轴的每个维度在 (2,2)Downsamples 定义的窗口上取最大值来对输入表示进行 分层 。 Dropout() 用于在训练阶段的每次更新时将隐藏单元的出边随机设置为 0。 Flatten() 用于将数据转换为一维数组,用于输入到下一层。 Dense() 层是具有 128 个神经元的常规深度连接神经网络层。输出层也是...
在TensorFlow中,池化层可以通过tf.nn.max_pool或tf.keras.layers.MaxPooling2D等函数或类实现。一、最大池化层最大池化层的作用是在输入数据上滑动窗口,并在每个窗口内选择最大值作为输出。这样可以有效地降低数据的维度,同时保留最重要的信息。在TensorFlow中,可以使用tf.nn.max_pool函数或tf.keras.layers.Max...
1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d(inputs,pool_size,strides,padding='valid',data_format='channels_last',name=None) inputs:进行池化的数据。 pool_size:池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]. 如果长宽相等,也可以直接设置为一个数,如pool_size=3. ...
model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=[2,2],strides=2,padding='same'))#加入卷积层 model.add(layers.Conv2D(64,kernel_size=[2,2],padding='same',activation=tf.nn.relu))model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=[2,2],strides=2,padding='same'))model.add(layers.Conv2D(128,kernel_size=[2...
我们使用了各种 Keras 层,如 Conv2D、MaxPool2D 和 Dense,以便轻松地实现 CNN。我们已经学习了与 Conv2D 和 MaxPool2D 层相关的各种参数,如窗口大小、步幅和填充方式。 在本章中,我们将更接近地看到卷积神经网络(CNN)在解决令人兴奋的问题时在真实世界数据上的表现。机器学习不仅仅是实现一个简单的 CNN 来学习...
max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map...