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PoolingLayer[sz]

用尺寸为 sz 的内核表示池化网层.

PoolingLayer[{w}]

表示内核尺寸为 w 且执行一维池化的层.

PoolingLayer[{h,w}]

表示内核尺寸为 h×w 且执行二维池化的层.

PoolingLayer[{h,w,d}]

表示内核尺寸为 h×w×d 且执行三维池化的层.

PoolingLayer[kernel,stride]

表示使用 stride 作为内核应用之间步长的层.

PoolingLayer[kernel,opts]

包括其它池化方法、填充及其它参数的选项.

更多信息和选项
Details and Options Details and Options
范例  
基本范例  
范围  
选项  
"Function"  
Interleaving  
PaddingSize  
属性和关系  
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历史
按以下格式引用：

PoolingLayer

PoolingLayer[sz]

用尺寸为 sz 的内核表示池化网层.

PoolingLayer[{w}]

表示内核尺寸为 w 且执行一维池化的层.

PoolingLayer[{h,w}]

表示内核尺寸为 h×w 且执行二维池化的层.

PoolingLayer[{h,w,d}]

表示内核尺寸为 h×w×d 且执行三维池化的层.

PoolingLayer[kernel,stride]

表示使用 stride 作为内核应用之间步长的层.

PoolingLayer[kernel,opts]

包括其它池化方法、填充及其它参数的选项.

更多信息和选项

  • PoolingLayer[n,…] 表示这样一个层，当应用于带有 c 个输入通道和一个或多个空间维度的输入数组时，在空间维度上执行 c 个不同的池化操作以产生具有 c 个通道的输出数组.
  • PoolingLayer[n] 等价于 PoolingLayer[n,1].
  • 可以包括下列可选参数：
  • "Dimensionality"Automatic池化的空间维数
    "Function" Max使用的聚合函数
    Interleaving False通道维度的位置
    PaddingSize 0加在输入中的零填充的数量
  • 在设置 InterleavingFalse 下，通道维度被视为输入和输出数组的第一个维度.
  • 在设置 InterleavingTrue 下，通道维度被视为输入和输出数组的最后一个维度.
  • kernel 和 stride 的设置可以是下列形式：
  • n对所有维度使用值 n
    {…,ni,…}对第 i 个维度使用值 ni
  • PaddingSize 的设置可以是以下格式：
  • n在开头和结尾用 n 个零填充每个维度
    {n1,n2,…}在开头和结尾用 n 个零填充第 i 个维度
    {{n1,m1},{n2,m2},…}在开头用 ni 个零，在结尾用 mi 个零填充第 i 个维度
    "Same"填充每个维度使得输出尺寸等于输入尺寸除以步幅（向上舍入）
  • PoolingLayer[…][input] 根据应用层显式计算输出.
  • PoolingLayer[…][{input1,input2,…}] 显式计算每个 inputi 的输出.
  • 当 NumericArray 作为输入时，输出将是 NumericArray.
  • PoolingLayer 常常用在 NetChain、NetGraph 等中.
  • NetExtract 可用于从 PoolingLayer 对象提取参数值.
  • PoolingLayer 开放下列端口，以便用于 NetGraph 等：
  • "Input"阶为 2、3 或 4 的数组
    "Output"阶为 2、3 或 4 的数组
  • PoolingLayer 可以作用在包含 "Varying" 维度的数组上.
  • "Function" 选项的可能的显式设置包括：
  • Max所用的最大值
    Mean所用的平均值
    Total所用的值的总和
  • 在较大的网络中，如果不能从其他层推导得出，可以使用选项 "Input"->{d1,…,dn} 来确定 PoolingLayer 的输入维度.
  • 给出维度为 d1×…×di×… 的输入数组，输出数组维度为 ×…××…，其中通道维数保持未变（例如，d1=）并且空间维度的大小根据 进行变换，其中，/ 是轴的起点/端点的填充大小， 是内核大小， 是每个维度的步幅大小.
  • Options[PoolingLayer] 给出构建网络层的默认选项的列表. Options[PoolingLayer[…]] 给出在一些数据上运行网络层的默认选项列表.
  • Information[PoolingLayer[…]] 给出关于该网络层的报告.
  • Information[PoolingLayer[…],prop] 给出 PoolingLayer[…] 的属性 prop 的值. 可能的属性与 NetGraph 相同.

范例

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基本范例  (2)

创建内核尺寸为 5×5 的 PoolingLayer：

Wolfram Language code: PoolingLayer[{5, 5}]

创建一维 PoolingLayer：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[{2}]

将层应用于输入矩阵：

Wolfram Language code: pool[{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}]//MatrixForm

范围  (5)

创建具有 4 步幅的一维 PoolingLayer，并将其应用于输入：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[3, {4}, "Function" -> Mean]
Wolfram Language code: pool[{Range[20]}]

Create a PoolingLayer with kernel size 2:

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[2]

将层应用于输入数组：

Wolfram Language code: pool[{{{1, 3, 0}, {0, 0, 1}, {-2, 1, 0}}}]

创建具有非对称步长的二维 PoolingLayer，并将其应用于输入：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[3, {2, 3}]
Wolfram Language code: pool[RandomReal[1, {3, 4, 4}]]

创建二维 PoolingLayer，接受一个图像，并返回一个图像：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[16, "Input" -> NetEncoder["Image"], "Output" -> NetDecoder["Image"]]

将图层应用于图像：

Wolfram Language code: pool[[image]]

该图层线性作用于一组范例：

Wolfram Language code: pool[{[image], [image]}]

创建一个具有非对称内核的三维 PoolingLayer，并将其应用于输入：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[{2, 5, 3}]
Wolfram Language code: pool[RandomReal[1, {2, 5, 5, 5}]]

选项  (6)

"Function"  (2)

可以为池化指定不同的聚合函数：

Wolfram Language code: data = {{1, 2, 3}}; AssociationMap[PoolingLayer[{3}, "Function" -> #]@data&, {Max, Total, Mean}]

制作在两个测试图像上的不同池化函数的效果表：

Wolfram Language code: imgs = {[image], [image]};
Wolfram Language code: Grid@Map[ Prepend[#]@PoolingLayer[16, "Function" -> #, "Input" -> NetEncoder["Image"], "Output" -> NetDecoder["Image"]]@imgs&, {Max, Mean, Total}]

Interleaving  (1)

创建具有一个输入通道的 PoolingLayer，并且 InterleavingFalse ：

Wolfram Language code: PoolingLayer[2, "Input" -> {1, 25, 25}, Interleaving -> False]

创建具有一个输入通道的 PoolingLayer，并且 InterleavingTrue：

Wolfram Language code: PoolingLayer[2, "Input" -> {25, 25, 1}, Interleaving -> True]

PaddingSize  (3)

创建一个二维 PoolingLayer，在每边用 10 个零填充第一维，每边用 12 个零填充第二维：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[15, PaddingSize -> {10, 12}, "Input" -> NetEncoder["Image"], "Output" -> NetDecoder["Image"]]
Wolfram Language code: pool[[image]]

创建二维 PoolingLayer，在开始用 10 个零，在结尾用 14 个零填充第一维：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[15, PaddingSize -> {{10, 14}, {0, 0}}, "Input" -> NetEncoder["Image"], "Output" -> NetDecoder["Image"]]
Wolfram Language code: pool[[image]]

用填充使得输出维度等于输入维度：

Wolfram Language code: pool = PoolingLayer[5, "Input" -> {1, 25, 25}, PaddingSize -> 2 ]
Wolfram Language code: pool[["Input"]] == pool[["Output"]]

属性和关系  (2)

给定输入维度和参数，下列函数可计算非通道维度的大小：

Wolfram Language code: outputSize[inputSize_List, kern_, stride_, pad_] := Floor[(inputSize + 2 * pad - kern) / stride] + 1

输入维度为 {256,252} 的输出维度，其中内核尺寸为 3，步幅为 2，填充尺寸为 2：

Wolfram Language code: outputSize[{256, 252}, 3, 2, 2]

这与用相同参数定义 PoolingLayer 一致

Wolfram Language code: PoolingLayer[3, 2, PaddingSize -> 2, "Input" -> {3, 256, 252}]

增大步幅会减少 PoolingLayer 的运算时间：

Wolfram Language code: data = RandomReal[1, {3, 400, 400}]; PoolingLayer[50, 1][data];//AbsoluteTiming PoolingLayer[50, 5][data];//AbsoluteTiming
Wolfram Research (2016)，PoolingLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PoolingLayer.html （更新于 2021 年）.

文本

Wolfram Research (2016)，PoolingLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PoolingLayer.html （更新于 2021 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2016. "PoolingLayer." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/PoolingLayer.html.

APA

Wolfram 语言. (2016). PoolingLayer. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/PoolingLayer.html 年

BibTeX

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BibLaTeX

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