TF-tf.keras.layers.MaxPool1D

最新推荐文章于 2025-03-22 10:49:18 发布
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分类专栏： # TF 文章标签： MaxPool1D
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tf.keras.layers.MaxPool1D(
    pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last',
    **kwargs
)

作用： 1D时间数据的最大池化操作
通过采用pool_size定义的窗口上的最大值来对输入表示进行下采样。
窗口通过strides来控制移动。
使用“valid”填充选项时的结果输出具有以下形状&
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Tensorflow2.0之 tf.keras.layers.MaxPool1D()
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参数展示： 来自tensorflow2.0的API tf.keras.layers.MaxPool1D( pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last', **kwargs ) x = tf.constant([1., 2., 3., 4., 5.]) x = tf.reshape(x, [1, 5, 1]) max_pool_1d = tf.keras.layers.MaxPooling1D(
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对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解
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case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；因为执行的是最大池化操作，所以在填充时使用负无穷。
tf.keras.layers.MaxPool1D
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tf.keras.layers.MaxPool1D是一种一维最大池化层，它可以在卷积神经网络中使用，用于减小特征图的尺寸和数量，从而降低模型的计算复杂度。 具体来说，MaxPool1D会将输入的一维特征图划分为若干个大小相等的区域，然后在每个区域内取最大值作为输出。这样可以保留特征图中最显著的特征，同时减小特征图的尺寸。 MaxPool1D的参数包括池化窗口大小、步幅等，可以根据具体任务进行调整。
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