Перейти к содержанию

Pooling-слои

MaxPooling1D

keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding=’valid’, data_format=’channels_last’)

Операция максимальной подвыборки(субдискретизации) для временных данных.

Аргументы

  • pool_size: целое число, размер максимального окна пула.
  • strides: Целое число или None. Коэффициент, с помощью которого можно уменьшить масштаб. Например, 2 уменьшит входную величину наполовину. Если None, то по умолчанию параметр pool_size.
  • padding: Один из «valid» или «same» (нечувствителен к регистру).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования измерений на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, steps, features), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, features, steps).

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, steps)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, downsampled_steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, downsampled_steps)

[source]

MaxPooling2D

keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding=’valid’, data_format=None) 

Операция максимальной подвыборки(субдискретизации) для пространственных данных.

Аргументы

  • pool_size: целое число или кортеж из 2-х целых чисел, факторы, по которым следует уменьшать масштаб (вертикальный, горизонтальный). (2, 2) уменьшит входное значение в обоих пространственных измерениях наполовину. Если указано только одно целое число, то для обоих измерений будет использована одна и та же длина окна.
  • strides: Целое число, кортеж из 2 целых чисел или None. Значения шагов. Если None, то по умолчанию будет использовано значение pool_size.
  • padding: Одно из «valid» или «same» (без учета регистра).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, height, width, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, height, width). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, rows, cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, rows, cols)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)

[source]

MaxPooling3D

keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding=’valid’, data_format=None) 

Операция максимальной подвыборки(субдискретизации) для 3D-данных (пространственных или пространственно-временных).

Аргументы

  • pool_size: кортеж из 3-х целых чисел, факторы, по которым происходит уменьшение масштаба (dim1, dim2, dim3). (2, 2, 2) уменьшит вдвое размер 3D входа в каждом измерении.
  • strides: кортеж из 3 целых чисел, или None. Значения шагов.
  • padding: Одно из «valid» или «same» (без учета регистра).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

[source]

AveragePooling1D

keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding=’valid’, data_format=’channels_last’) 

Операция средней подвыборки(субдискретизации) для временных данных.

Аргументы

  • pool_size: Целое число, размер окон среднего пула.
  • strides: Целое число или None. Фактор, с помощью которого можно уменьшить масштаб. Например, 2 уменьшит входной параметр наполовину. Если None, то по умолчанию pool_size.
  • padding: Один из «valid» или «same» (без учета регистра).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, steps, features), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, features, steps).

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, steps)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, downsampled_steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, downsampled_steps)

[source]

AveragePooling2D

keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding=’valid’, data_format=None) 

Операция средней подвыборки(субдискретизации) для пространственных данных.

Аргументы

  • pool_size: целое число или кортеж из 2-х целых чисел, факторы, по которым следует уменьшать масштаб (вертикальный, горизонтальный). (2, 2) уменьшит входное значение в обоих пространственных измерениях наполовину. Если указано только одно целое число, то для обоих измерений будет использована одна и та же длина окна.
  • strides: Целое число, кортеж из 2 целых чисел или None. Значения шагов. Если None, то по умолчанию будет использовано значение pool_size.
  • padding: Одно из «valid» или «same» (без учета регистра).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, height, width, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, height, width). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, rows, cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, rows, cols)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)

[source]

AveragePooling3D

keras.layers.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding=’valid’, data_format=None)

Операция средней подвыборки(субдискретизации) для 3D-данных (пространственных или пространственно-временных).

Аргументы

  • pool_size: кортеж из 3-х целых чисел, факторы, по которым происходит уменьшение масштаба (dim1, dim2, dim3). (2, 2, 2) уменьшит вдвое размер 3D входа в каждом измерении.
  • strides: кортеж из 3 целых чисел, или None. Значения шагов.
  • padding: Одно из «valid» или «same» (без учета регистра).
  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма вывода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
  • If data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

[source]

GlobalMaxPooling1D

keras.layers.GlobalMaxPooling1D(data_format=’channels_last’)

Операция глобальной максимальной подвыборки(субдискретизации) для временных данных.

Аргументы

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования измерений на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, steps, features), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, features, steps).

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, steps)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, features)

[source]

GlobalAveragePooling1D

keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format=’channels_last’) 

 Операция глобальной средней подвыборки(субдискретизации) для временных данных.

Аргументы

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования измерений на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, steps, features), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, features, steps).

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 3D тензор с формой: (batch_size, steps, features)
  • Если data_format=’channels_first’: 3D тензор с формой: (batch_size, features, steps)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, features)

[source]

GlobalMaxPooling2D

keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)

Операция глобальной максимальной подвыборки(субдискретизации) для пространственных данных.

Аргументы

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Заказ размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, height, width, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, height, width). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, rows, cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, rows, cols)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, channels)

[source]

GlobalAveragePooling2D

keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)

Средняя глобальная операция подвыборки (субдискретизации) пространственных данных.

Аргументы

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Заказ размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, height, width, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, height, width). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 4D тензор с формой: (batch_size, rows, cols, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 4D тензор с формой: (batch_size, channels, rows, cols)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, channels)

[source]

GlobalMaxPooling3D

keras.layers.GlobalMaxPooling3D(data_format=None)

Глобальная максимальная операция подвыборки (субдискретизации) для 3D-данных.

Аргументы

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, channels)

[source]

GlobalAveragePooling3D

keras.layers.GlobalAveragePooling3D(data_format=None)

Глобальная средняя операция подвыборки (субдискретизации) для 3D-данных.

Аргумент

  • data_format: Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок следования размеров на входах. channels_last соответствует входам с формой (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), в то время как channels_first соответствует входам с формой (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). По умолчанию значением параметра image_data_format, найденным в вашем конфигурационном файле Keras, является ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».

Форма ввода

  • Если data_format=’channels_last’: 5D тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
  • Если data_format=’channels_first’: 5D тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма вывода

2D тензор с формой: (batch_size, channels)