max-pooling

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2D (M x N) 행렬과 2D 커널 (K x L)이 주어지면 최대 또는 평균의 결과 인 행렬을 어떻게 반환 할 수 있습니까? 이미지 위에 주어진 커널을 사용하여 풀링? 가능한 경우 numpy를 사용하고 싶습니다. 참고 : M, N, K, L은 짝수 또는 홀수 일 수 있으며 서로가 완벽하게 나눌 필요는 없습니다 (예 : 7x5 매트릭스 및 2x2 커널).

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TensorFlow에서 Max Pooling 2D Layer의 출력 텐서는 무엇입니까?

는 내가 tensorflow 에 대한 몇 가지 기본 사항을 이해하려고 노력했다 및 최대 풀링 2D 레이어에 대한 설명서를 읽는 동안 나는 붙어있어 : pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) 을 conv1가있다 여기서 https://www.tensorflow.org

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Tensorflow maxpooling 이해

내 매개 변수로 인해 tensorflow maxpooling이 왜 발생하는지 이해할 수 없습니다. ksize=2 및 strides=2 내가 모두 padding SAME 및 padding VALID input : (?, 28, 28, 1) conv2d_out : (?, 28, 28, 32) maxpool2d_out : (?, 14, 14, 32) 그러

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Keras MaxPooling1D와 GlobalMaxPooling1D 기능의 차이점은 무엇입니까?

MaxPooling1D 및 GlobalMaxPooling1D는 모두 시간 데이터에 대한 최대 풀링 연산으로 설명됩니다. keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 나는 GlobalMaxPooling1D가 입력 된 매개 변수를 사용하지 않는 것으로 알고 있습니다.

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Torch/Lua에서 텐서가 네트워크를 통해 흐를 때 쪼개거나 연결시킬 수 있습니까?

저는 루아/토치 초심자입니다. 최대 풀링 레이어가 포함 된 기존 모델이 있습니다. 나는 그 레이어로 입력을 가져 와서 청크로 분할하여 각 청크를 새로운 최대 풀링 레이어에 넣고 싶습니다. 나는 텐서를 두 개의 청크로 나눌 수 있고 두 개의 청크를 두 개의 최대 풀링 레이어가있는 네트워크에 전달할 수있는 독립형 루아 스크립트를 작성했습니다. 하지만 다시 기존

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TensorFlow : 왜 avg_pool은 하나의 스트라이드 크기를 무시합니까?

채널 차원을 넘나들려고 시도하고 있으며 다음 코드는 놀라운 동작을 보여줍니다. tf.nn.max_pool과 tf.nn.avg_pool은 똑같은 주장을했을 때 동일한 모양의 텐서를 만들어야한다는 것이 내 기대이다. 그렇지 않다. import tensorflow as tf x = tf.get_variable('x', shape=(100, 32, 32, 64

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여러 keras 최대 풀링 레이어를 병합

나는 keras를 처음 사용했습니다. 내 목표는 최대 4 개의 최대 풀링 레이어를 갖는 것입니다. 모두 동일한 모양의 모양 (N, 256)을 사용합니다. 첫 번째 계층은 전역 최대 풀링을 수행하고 1 개의 출력을 제공합니다. N/2 풀링 크기 및 N/2 스트라이드를 갖는 두 번째 계층은 2 개의 출력을 제공합니다. 세 번째는 4 개의 출력을 제공하고 네 번

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CNN에서 채널의 최대 풀링

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? 사전에 감사