首页 > 其他 > 详细

深度学习-Maxpool

时间:2019-02-19 20:51:56      阅读:251      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

之前只是知道maxpool是取一个区域内的最大值,却没关心maxpool到底是怎么做的

今天来补一下

 

网上的例子都是输入为4*4或者8*8等偶数形式的,对于奇数输入的maxpool却没有多少解释

我们这里主要解释奇数形式的maxpool

对于偶数形式,网上已经讲的非常清楚了

技术分享图片

对于奇数形式,tensorflow是这么做的

import os
import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np

value = np.array([[[[1],[2],[3],[4],[5]],  [[6],[7],[8],[9],[10]], [[11],[12],[13],[14],[-1]]]])
print(value.shape)

mat_1 = tf.Variable(value)

mat_2 = tf.nn.max_pool(mat_1,  ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding=SAME)

with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        out = sess.run(mat_2)
        print(out)
        print(out.shape)

输出为

[[[[ 7]
   [ 9]
   [10]]

  [[12]
   [14]
   [-1]]]]
(1, 2, 3, 1)

那么就可以看出,他是能做maxpool的先做maxpool

对于凑不够2*2的,,他会在map周围补上一圈值为-inf的数,再做maxpool

深度学习-Maxpool

原文:https://www.cnblogs.com/shensobaolibin/p/10403264.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!