#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...
1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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...
conv2d_relu2 = tf.nn.relu(h_conv2 + b_conv2) pooling2 = max_pool_2x2(conv2d_relu2) 打印一下两层卷积处理过程的数据变化,可以为: sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() print 'input_data: ', np.shape(input_data) print 'conv2d_relu1:', np.shape(s...
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。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。
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。输出层也是一个...
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. ...
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...
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...
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...