tensorflow max_pooling

max pooling是CNN當(dāng)中的最大值池化操作，其實(shí)用法和卷積很類(lèi)似
有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎樣實(shí)現(xiàn)卷積的？

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
參數(shù)是四個(gè)，和卷積很類(lèi)似：

第一個(gè)參數(shù)value：需要池化的輸入，一般池化層接在卷積層后面，所以輸入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]這樣的shape
第二個(gè)參數(shù)ksize：池化窗口的大小，取一個(gè)四維向量，一般是[1, height, width, 1]，因?yàn)槲覀儾幌朐赽atch和channels上做池化，所以這兩個(gè)維度設(shè)為了1
第三個(gè)參數(shù)strides：和卷積類(lèi)似，窗口在每一個(gè)維度上滑動(dòng)的步長(zhǎng)，一般也是[1, stride,stride, 1]
第四個(gè)參數(shù)padding：和卷積類(lèi)似，可以取’VALID’ 或者’SAME’
返回一個(gè)Tensor，類(lèi)型不變，shape仍然是[batch, height, width, channels]這種形式

原文

posted on 2018-10-01 21:32 luoganttcc 閱讀(...) 評(píng)論(...) 編輯 收藏

總結(jié)

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