pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=x, pool_size=[2, 2], strides=2) 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)...
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。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代...
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.MaxPooli...
max pooling的话就是这个最大值。 回到顶部 1.2 Max/Avg pooling实现 Max/Avg pooling 回到顶部 2 upsample(上采样) tf.keras.layers.UpSampling2D( size=(2, 2), data_format=None, interpolation='nearest', **kwargs ) 参数: size: int或者tuple,行与列的采样数,一个int表示两个值都相同。 data_forma...
池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 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...
x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Flatten()(x) x = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) 顺序API与功能API 这些API之间的主要区别在于,顺序API要求为其提供第一层input_shape,而功能性API要求为其提供第一层,tf.keras.layers.Input并且需要tf...
下面的 8 行代码使用一个通用模式定义了卷积基:一堆Conv2D、MaxPooling2D 、Dropout和Flatten层Dense。 作为输入,aConv2D采用形状 (image_height, image_width, color_channels) 的张量。 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 。
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。
卷积神经网络 CNN 是由多个块组成,每个块都具有两种层:卷积层 Conv 和池化层 Pooling,卷积层 Conv 通过卷积核(也称滤波器)进行卷积运算后,由激活函数输出到池化层,再通过池化运算,如此迭代多次后,由最后的一个块通过输出层全连接进行数据输出,完成卷积神经网络的整个过程(如下图)。
layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=2, strides=2) flatten = tf.reshape(maxpool2, shape=[-1, 1024]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=1024, activation=leaky_relu) logits = tf.layers.dense(inputs=fc1, units=1) return logits 代码语言:javascript 复制 def generator...