代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(2,1)) 输出:
data_format:一个字符串,表示输入中维度的顺序.支持channels_last(默认)和channels_first;channels_last对应于具有形状(batch, height, width, channels)的输入,而channels_first对应于具有形状(batch, channels, height, width)的输入。当你使用tf.keras.layers.MaxPooling2D(),直接使用,结果如下 : 此时输出的output...
代码: layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=(2,1)) 输出:
layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2),# 13*13*128 # 第三层 layers.Conv2D(192, kernel_size=3, strides=1, padding=[[0, 0], [1, 1], [1, 1], [0, 0]], activation='relu'),# 13*13*192 # 第四层 layers.Conv2D(192, kernel_size=3, strides=1, padding=[[0, 0], [...
ClassMaxPool2D Aliases: Classtf.keras.layers.MaxPool2D Classtf.keras.layers.MaxPooling2D Defined intensorflow/python/keras/layers/pooling.py. Max pooling operation for spatial data. Arguments: pool_size: integer or tuple of 2 integers, factors by which to downscale (vertical, horizontal). (2,...
tf.keras.layers.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。 tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.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。
和channels_first；channels_last对应于具有形状(batch, height, width, channels)的输⼊,⽽channels_first对应于具有形状(batch, channels, height, width)的输⼊。当你使⽤tf.keras.layers.MaxPooling2D(),直接使⽤，结果如下：此时输出的output_shape = (input_shape - pool_size + 1) / strides ...
tf.keras.layers.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。 tf.keras.layers.AveragePooling2D(): 二维平均池化层。 tf.keras.layers.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...
MaxPooling2D的示例 以下示例将演示如何使用MaxPooling2D层,首先我们先导入必要的包: importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Densefromtensorflow.keras.modelsimportModel 然后我们定义一个3层的卷积神经网络,其中包含两个MaxPooling2D层: ...
model=keras.models.Sequential([# Must define the input shapeinthe first layerofthe neural network keras.layers.Conv2D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu',input_shape=(28,28,1)),keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),keras.layers.Dropout(0.3),keras.layers.Conv2D(filte...