[source]

MaxPooling1D

  1. keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

对于时序数据的最大池化。

参数

  • pool_size: 整数，最大池化的窗口大小。
  • strides: 整数，或者是 None。作为缩小比例的因数。
    例如，2 会使得输入张量缩小一半。
    如果是 None，那么默认值是 pool_size。
  • padding: "valid" 或者 "same" （区分大小写）。

输入尺寸

尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, downsampled_steps, features) 的 3D 张量。

[source]

MaxPooling2D

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

对于空域数据的最大池化。

参数

  • pool_size: 整数，或者 2 个整数元组，（垂直方向，水平方向）缩小比例的因数。（2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。
    如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
  • strides: 整数，整数元组或者是 None。
    步长值。
    如果是 None，那么默认值是 pool_size。
  • padding: "valid" 或者 "same" （区分大小写）。
  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量

输出尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 的 4D 张量

[source]

MaxPooling3D

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

对于 3D（空域，或时空域）数据的最大池化。

参数

  • pool_size: 3 个整数的元组，缩小（维度 1，维度 2，维度 3）比例的因数。
    (2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。
  • strides: 3 个整数的元组，或者是 None。步长值。
  • padding: "valid" 或者 "same"（区分大小写）。
  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，
    而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量

输出尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 的 5D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 的 5D 张量

[source]

AveragePooling1D

  1. keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

对于时序数据的平均池化。

参数

  • pool_size: 整数，平均池化的窗口大小。
  • strides: 整数，或者是 None。作为缩小比例的因数。
    例如，2 会使得输入张量缩小一半。
    如果是 None，那么默认值是 pool_size。
  • padding: "valid" 或者 "same" （区分大小写）。

输入尺寸

尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, downsampled_steps, features) 的 3D 张量。

[source]

AveragePooling2D

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

对于空域数据的平均池化。

参数

  • pool_size: 整数，或者 2 个整数元组，（垂直方向，水平方向）缩小比例的因数。（2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。
    如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
  • strides: 整数，整数元组或者是 None。
    步长值。
    如果是 None，那么默认值是 pool_size。
  • padding: "valid" 或者 "same" （区分大小写）。
  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量

输出尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 的 4D 张量

[source]

AveragePooling3D

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

对于 3D （空域，或者时空域）数据的平均池化。

参数

  • pool_size: 3 个整数的元组，缩小（维度 1，维度 2，维度 3）比例的因数。
    (2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。
  • strides: 3 个整数的元组，或者是 None。步长值。
  • padding: "valid" 或者 "same"（区分大小写）。
  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入张量，
    而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的 5D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的 5D 张量

输出尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 的 5D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 的 5D 张量

[source]

GlobalMaxPooling1D

  1. keras.layers.GlobalMaxPooling1D()

对于时序数据的全局最大池化。

输入尺寸

尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, features) 的 2D 张量。

[source]

GlobalAveragePooling1D

  1. keras.layers.GlobalAveragePooling1D()

对于时序数据的全局平均池化。

输入尺寸

尺寸是 (batch_size, steps, features) 的 3D 张量。

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, features) 的 2D 张量。

[source]

GlobalMaxPooling2D

  1. keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)

对于空域数据的全局最大池化。

参数

  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量

[source]

GlobalAveragePooling2D

  1. keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)

对于空域数据的全局平均池化。

参数

  • data_format: 一个字符串，channels_last （默认值）或者 channels_first。
    输入张量中的维度顺序。
    channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量，而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 “channels_last”。

输入尺寸

  • 如果 data_format='channels_last':
    尺寸是 (batch_size, rows, cols, channels) 的 4D 张量
  • 如果 data_format='channels_first':
    尺寸是 (batch_size, channels, rows, cols) 的 4D 张量

输出尺寸

尺寸是 (batch_size, channels) 的 2D 张量