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...
2、池化层 最大统计量池化方法:MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D 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(...
tf.nn.max_pool3d(input,ksize,strides,padding,name=None)Performs3D max pooling on the input.Args:input:A Tensor.Must be one of the following types:float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.Shape[batch,depth,rows,cols,channels]tens...
max_pooling2d()、max_pooling3d()、average_pooling1d()、average_pooling2d()、average_pooling3d(),分别代表一维二维三维最大和平均池化方法,它们都定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py 中,这里以 max_pooling2d() 方法为例进行介绍。
3)所有的pooling都是3D max pooling,只有第一层pooling的size和stride为[1, 2, 2],其他的均为[2, 2, 2],维数的含义与1)中一致,padding='SAME'。作者称第一层时间维用1是为了避免时间维度上过早缩小为1。 输入clip通过网络的shape变化如下: 设batch_size为10。
('4. tf.nn.avg_pool3d : ', output)# 计算三维下池化区域中元素的最大值output = tf.nn.max_pool3d(input=y, ksize=[1,1,2,2,1], strides=[1,2,2,1,1], padding='SAME')print('5. tf.nn.max_pool3d : ', output)# 执行一个N维的池化操作# def pool(input, window_shape,pooling_...
max_pooling3d(…): 三维最大池化层 separable_conv2d(…): 二维深度可分离卷积层 Input tf.layers.Input() 这个方法是用于输入数据的方法,其实类似于 tf.placeholder,相当于一个占位符的作用,当然也可以通过传入 tensor 参数来进行赋值。 代码语言:javascript ...
tf.nn.max_pool3d(input,ksize,strides,padding,name=None)Performs 3D max pooling on the input.Args:input:ATensor.Must be oneofthe following types:float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.Shape[batch,depth,rows,cols,channels]tensor...
| tf.nn.max_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None) | 3D最大值pooling | 数据标准化(Normalization) |操作|描述| |:---|---| | tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) | 对维度dim进行L2范式标准化 output = x...
很多应用会涉及到比较大小、求最大值、求中位数、排序等操作(例如卷积网络中用到的 maxpooling),事实上这些操作底层都是“比较”操作,因此评估一个方案中“比较”操作的性能尤为重要。单个“比较”操作的性能或许波动较大,因此在这个benchmark中我们选择了测试排序任务和求最大值任务的性能: ...