CNN에서 채널의 최대 풀링

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CNN 네트워크에서 채널 수를 줄여야합니다. 내 입력은 4D 객체 (샘플, 행, 열, 채널)입니다. 채널 수는 3이고 교육용 출력에는 단 하나의 채널 만 있습니다. 어쨌든 훈련 도중 채널 방향으로 최대 풀링을 할 수 있습니까? 사전에CNN에서 채널의 최대 풀링

감사

출처

2017-10-04 Vahid_g

지금까지 시도해보십시오. – timiTao

이미지 처리 도메인의 일반적인 색상으로 구분 된 입력처럼 들립니다. 전형적인 이미지 지향 CNN이 아직하지 못했던 것을 당신은 무엇을하려하고 있습니까? 기존 모델은 첫 번째 CONV 계층 이후의 채널 수를 처리하지 않습니다. 그것들은 사실상 3x만큼의 입력입니다. – Prune

당신은 그들 모두가 내에서 행할 수있는 등, & W의 trasform을 B로 표준 RGB을하기 위해선, 최대 채널을,

을, 몇 가지 옵션에 따라 채널을 요약 할 수 있습니다 정의 기능 Lambda 층 :

import keras.backend as K 

def channelPool(x): 
    return K.sum(x,axis=-1) 

    #or 
    return K.mean(x,axis=-1) 

    #or 
    return K.max(x,axis=-1) 

    #or 
    return (.21*x[:,:,:,:1]) + (0.72*x[:,:,:,1:2]) + (0.07*x[:,:,:,-1:])

층이 될 것이다 :

Lambda(channelPool, output_shape=optionalInTensorflow)

추 신 : "channels_first"를 사용하는 경우 축은 1이고 변환은 x[:,channel,:,:]이됩니다.

출처

2017-10-05 17:32:24

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