tensorflow池化函数

最新推荐文章于 2025-01-11 20:36:21 发布

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本文介绍了TensorFlow中不同类型的池化函数，包括平均池化`tf.nn.avg_pool`、最大池化`tf.nn.max_pool`、最大池化带索引`tf.nn.max_pool_with_argmax`，以及在三维数据上的池化函数。这些池化操作用于减少神经网络特征图的尺寸，提高计算效率。

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在神经网络中，池化函数一般跟在卷积函数的下一层，它们也被定义在tensorflow-1.1.0/ tensorflow/python/ops下的nn.py和gen_nn_ops.py文件中。

tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)
tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, strides, padding, Targmax=None, name=None)
tf.nn.avg_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None)
tf.nn.max_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None)
tf.nn.fractional_avg_pool(value, pooling_ratio, pseudo_random=None, overlapping=None, 
                        deterministic=None, seed=None, seed2=None, name=None)
tf.nn.fractional_max_pool(value, pooling_ratio, pseudo_random=None, overlapping=None, 
                        deterministic=None, seed=None, seed2=None, name=None)
tf.nn.pool(input, window_shape, pooling_type, padding, dilation_rate=None, strides=None, 
          name=None, data_format=None)

池化操作是利用一个矩阵窗口在张量上进行扫描，将每个矩阵窗口中的值通过取