详解Keras3.0 Layers API: Pooling layers （AveragePooling1D 、AveragePooling2D 、AveragePooling3D）

最新推荐文章于 2024-05-25 16:07:53 发布

原创

最新推荐文章于 2024-05-25 16:07:53 发布 · 1.6k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

本文介绍了Keras库中的一维、二维和三维平均池化层（AveragePooling1D、AveragePooling2D、AveragePooling3D）的用法，包括参数解释、示例代码以及它们在深度学习模型中的作用。

一维平均池化层

keras.layers.AveragePooling1D(
    pool_size, strides=None, padding="valid", data_format=None, name=None, **kwargs
)

pool_size：整数或整数元组，表示池化窗口的大小。如果为单个整数，则表示池化窗口的长度；如果为整数元组，则表示池化窗口的高度和宽度。例如，pool_size=(2, 3) 表示使用一个高度为 2、宽度为 3 的池化窗口。
strides：整数或整数元组，表示池化窗口在输入数据上的步长。默认值为 None，表示步长与池化窗口大小相同。如果为单个整数，则表示步长的长度；如果为整数元组，则表示步长的宽度和高度。例如，strides=(2, 3) 表示步长为 2、3。
padding：字符串，表示填充方式。可选值为 "valid"（不填充）和 "same"（填充）。默认值为 "valid"。
data_format：字符串，表示输入数据的格式。可选值为 "channels_first"（通道优先）和 "channels_last"（通道后）。默认值为 None，表示根据 Keras 的配置自动选择数据格式。
name：字符串，表示该层的名称。默认值为 None，表示自动生成名称。
**kwargs