tf.keras.layers.MaxPool2D 学习

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本文详细介绍了tf.keras.layers.MaxPooling2D层的主要参数，包括pool_size、strides、padding和data_format，这些参数决定了池化操作的具体行为，如池窗口大小、步幅、填充方法及输入数据的维度顺序。

pool_size：2个整数的整数或元组/列表：(pool_height,pool_width),用于指定池窗口的大小.可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.
strides：2个整数的整数或元组/列表,用于指定池操作的步幅.可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.
padding：一个字符串,表示填充方法,“valid”或“same”,不区分大小写.
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.

tf.keras.layers.Max2D(
pool_size=(2, 2),
strides=None,
padding='valid',
data_format=None
)
tf.keras.layers.MaxPool2D 示例 池化层
weixin_44493841的博客
12-30 2678
tf.keras.layers.MaxPool2D 示例 池化层 import tensorflow as tf import numpy as np inputs = np.random.randint( # 随机生成整数 low=1, # 最小整数（包括） high=10, # 最大整数（不包括） size=(4, 28, 28, 3) # 形状 ) inputs = tf.convert_to_tensor(inputs) # nparray转tensor max_
详解Keras 2.0 API:Keras.layers.MaxPooling2D
lymake的博客
04-28 2579
通常情况下，翻倍采样，例如将图片的大小从28x28减小到14x14。如果指定为(1, 1)，则不会有下采样，输出的大小与输入相同。此示意图中，滑动块的最大值分别是[[7,5,6],[7,8,5],[4,5,7]]，分别对应着输出块的唯一值。如果设置为'same'，则在输入的边缘周围填充适当的数量，以便在进行池化操作时，输出大小与输入大小相同。它通常被用于在卷积层后进行下采样，以降低卷积层输出的维度并减少计算量。第二层MaxPooling2D的输出为：3*3 （32）沿输入的高度和宽度方向的步长大小。
tf.keras.layers.MaxPooling2D
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tf.keras.layers.MaxPooling2D
tf.keras.layers.MaxPool2D——tf2.1 Document
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
03-31 1013
参考自tf2.1官方文档: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/MaxPool2D Max pooling operation for spatial data. 对空间数据进行 Max pooling 操作 tf.keras.layers.MaxPool2D( pool_size=(2, 2), str...
tensorflow中tf.nn.max_pool 与 tf.layers.max_pooling2d
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1、tf.keras.layers.MaxPooling1D函数 函数原型 tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last', **kwargs ) 函数说明 最大池化层通常用于对数据进行降采样，去除冗余信息、对特征进行压缩。 参数pool_size表示池化窗口的大小，参数strides表示移动步
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tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), groups=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regulariz
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同样的我们看看官方的文档，对于最大池化的函数定义： tf.keras.layers.MaxPool2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None, **kwargs ) 这个函数给出了4个关键字参数，都是有 默认值的，这意味着你如果一个参数都不给，也是可以的。 pool_size = (2,2),池化核的尺寸，默认是2×2 strides = None，移动步长的意思 ，默认是池化核尺寸，即2，
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关于maxpool2d()这个函数的ceil_mode的参数
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09-07 3543
网上的解释（https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/79351803）没懂，大佬图解了一下瞬间秒懂。
tf.keras.layers.MaxPool2D
08-14
tf.keras.layers.MaxPool2D 是 TensorFlow 中的一个层，用于在 2D 输入数据上执行最大池化操作。最大池化是一种常用的下采样操作，它在输入数据的局部区域中选择最大值作为输出。 这个层通常用于卷积神经网络（CNN）中，以减少图像数据的空间维度，并提取最显著的特征。最大池化层可以帮助模型更好地捕捉图像中的纹理、形状和边缘等重要信息。 MaxPool2D 层的常用参数包括： - pool_size: 池化窗口的大小，通常为一个整数或一个长度为2的整数元组。例如，(2, 2) 表示池化窗口为 2x2 的大小。 - strides: 池化窗口在每个维度上的步幅大小。通常为一个整数或一个长度为2的整数元组。默认情况下，步幅与池化窗口大小相同。 - padding: 填充方式，可选值为 'valid'（不填充）或 'same'（填充使输出与输入具有相同的空间维度）。 下面是一个示例代码，展示如何在 TensorFlow 中使用 MaxPool2D 层： ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ # 输入数据的形状为 (batch_size, height, width, channels) tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2)), # 更多的卷积层和池化层可以继续添加 tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax') ]) # 编译模型并进行训练等操作... ``` 上述代码中，首先使用了一个卷积层（Conv2D）来提取图像特征，然后使用 MaxPool2D 层进行最大池化操作，之后可以继续添加更多的卷积层和池化层。最后，通过 Flatten 层将多维数据展平为一维数据，并连接全连接层（Dense）进行分类。 希望以上解答对您有帮助！如果有更多问题，请随时提问。
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