Средний слой объединения
Средний слой объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на прямоугольные области объединения и вычисление средних значений каждой области.
layer = averagePooling2dLayer(poolSize)layer = averagePooling2dLayer(poolSize,Name,Value)layer = averagePooling2dLayer(poolSize)PoolSize.
layer = averagePooling2dLayer(poolSize,Name,Value)Stride и Name с помощью пар "имя-значение". Чтобы задать входное дополнение, используйте аргумент пары "имя-значение" 'Padding'. Например, averagePooling2dLayer(2,'Stride',2) создает средний слой объединения с размером пула [2 2] и шаг [2 2]. Можно задать несколько пар "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки.
Используйте разделенные от запятой аргументы пары "имя-значение", чтобы задать размер нулевого дополнения, чтобы добавить вдоль ребер входа слоя или установить свойства Stride и Name. Заключите имена в одинарные кавычки.
averagePooling2dLayer(2,'Stride',2) создает средний слой объединения с размером пула [2 2] и шаг [2 2].'Padding' — Введите дополнение ребра[0 0 0 0] (значение по умолчанию) | вектор неотрицательных целых чисел | 'same'Введите дополнение ребра, заданное как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Padding' и одно из этих значений:
'same' — Добавьте дополнение размера, вычисленного программным обеспечением при обучении или время прогноза так, чтобы вывод имел тот же размер как вход, когда шаг равняется 1. Если шаг больше, чем 1, то выходным размером является ceil(inputSize/stride), где inputSize является высотой или шириной входа, и stride является шагом в соответствующей размерности. Программное обеспечение добавляет тот же объем дополнения к верху и низу, и налево и право, если это возможно. Если дополнение, которое должно быть добавлено вертикально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное дополнение в нижнюю часть. Если дополнение, которое должно быть добавлено горизонтально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное дополнение направо.
Неотрицательный целочисленный p — Добавляет дополнение размера p ко всем ребрам входа.
Векторный [a b] неотрицательных целых чисел — Добавляет дополнение размера a к верху и низу входа и дополнению размера b налево и право.
Векторный [t b l r] неотрицательных целых чисел — Добавляет дополнение размера t к верхней части, b к нижней части, l налево и r справа от входа.
Пример:
'Padding',1 добавляет одну строку дополнения к верху и низу и один столбец дополнения налево и права на вход.
Пример:
'Padding','same' добавляет дополнение так, чтобы вывод имел тот же размер как вход (если шаг равняется 1).
PoolSize — Размерности объединения областейРазмерности областей объединения, заданных как вектор двух положительных целых чисел [h w], где h является высотой и w, являются шириной. При создании слоя можно задать PoolSize как скаляр, чтобы использовать то же значение для обеих размерностей.
Если размерности шага, Stride является меньше, чем соответствующие размерности объединения, то области объединения накладываются.
Дополнительные размерности PaddingSize должны быть меньше, чем размерности области объединения PoolSize.
Пример:
[2 1] задает области объединения высоты 2 и ширина 1.
Stride — Размер шага для того, чтобы пересечь вход[1 1] (значение по умолчанию) | вектор двух положительных целых чиселРазмер шага для того, чтобы пересечь вход вертикально и горизонтально, заданный как вектор двух положительных целых чисел [a b], где a является вертикальным размером шага и b, является горизонтальным размером шага. При создании слоя можно задать Stride как скаляр, чтобы использовать то же значение для обеих размерностей.
Если размерности шага, Stride является меньше, чем соответствующие размерности объединения, то области объединения накладываются.
Дополнительные размерности PaddingSize должны быть меньше, чем размерности области объединения PoolSize.
Пример:
[2 3] задает вертикальный размер шага 2 и горизонтальный размер шага 3.
PaddingSize — Размер дополнения[0 0 0 0] (значение по умолчанию) | вектор четырех неотрицательных целых чиселРазмер дополнения, чтобы применяться к входным границам, заданным как векторный [t b l r] четырех неотрицательных целых чисел, где t является дополнением, применился к верхней части, b является дополнением, применился к нижней части, l является дополнением, примененным налево, и r является дополнением, примененным направо.
Когда вы создадите слой, используйте аргумент пары "имя-значение" 'Padding', чтобы задать дополнительный размер.
Пример:
[1 1 2 2] добавляет одну строку дополнения к верху и низу и два столбца дополнения налево и права на вход.
PaddingMode — Метод, чтобы определить дополнительный размер'manual' (значение по умолчанию) | 'same'Метод, чтобы определить дополнительный размер, заданный как 'manual' или 'same'.
Программное обеспечение автоматически устанавливает значение PaddingMode на основе значения 'Padding', которое вы задаете при создании слоя.
Если вы устанавливаете опцию 'Padding' на скаляр или вектор неотрицательных целых чисел, то программное обеспечение автоматически устанавливает PaddingMode на 'manual'.
Если вы устанавливаете опцию 'Padding' на 'same', то программное обеспечение автоматически устанавливает PaddingMode на 'same' и вычисляет размер дополнения в учебное время так, чтобы вывод имел тот же размер как вход, когда шаг равняется 1. Если шаг больше, чем 1, то выходным размером является ceil(inputSize/stride), где inputSize является высотой или шириной входа, и stride является шагом в соответствующей размерности. Программное обеспечение добавляет тот же объем дополнения к верху и низу, и налево и право, если это возможно. Если дополнение, которое должно быть добавлено вертикально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное дополнение в нижнюю часть. Если дополнение, которое должно быть добавлено горизонтально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное дополнение направо.
Padding — Размер дополнения[0 0] (значение по умолчанию) | вектор двух неотрицательных целых чиселСвойство Padding будет удалено в будущем релизе. Используйте PaddingSize вместо этого. При создании слоя используйте аргумент пары "имя-значение" 'Padding', чтобы задать дополнительный размер.
Размер дополнения, чтобы применяться к входному граничит вертикально и горизонтально, заданный, когда векторный [a b] двух неотрицательных целых чисел, где a является дополнением, применился к верху и низу входных данных, и b является дополнением, применился к левому и правому.
Пример:
[1 1] добавляет одну строку дополнения к верху и низу и один столбец дополнения налево и права на вход.
Имя Имя слоя'' (значение по умолчанию) | вектор символов | представляет скаляр в виде строки
Имя слоя, заданное как вектор символов или скаляр строки. Чтобы включать слой в график слоя, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете серийную сеть со слоем, и Name установлен в '', то программное обеспечение автоматически присваивает имя к слою в учебное время.
Типы данных: char | string
NumInputs — Количество входных параметровКоличество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.
Типы данных: double
InputNames — Введите имена{'in'} (значение по умолчанию)Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.
Типы данных: cell
NumOutputs Количество выходных параметровКоличество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один вывод только.
Типы данных: double
OutputNames — Выведите имена{'out'} (значение по умолчанию)Выведите имена слоя. Этот слой имеет один вывод только.
Типы данных: cell
Создайте средний слой объединения с именем 'avg1'.
layer = averagePooling2dLayer(2,'Name','avg1')
layer =
AveragePooling2DLayer with properties:
Name: 'avg1'
Hyperparameters
PoolSize: [2 2]
Stride: [1 1]
PaddingMode: 'manual'
PaddingSize: [0 0 0 0]
Включайте среднее объединение в массив Layer.
layers = [ ...
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
reluLayer
averagePooling2dLayer(2)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer]layers =
7x1 Layer array with layers:
1 '' Image Input 28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
2 '' Convolution 20 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0]
3 '' ReLU ReLU
4 '' Average Pooling 2x2 average pooling with stride [1 1] and padding [0 0 0 0]
5 '' Fully Connected 10 fully connected layer
6 '' Softmax softmax
7 '' Classification Output crossentropyex
Создайте средний слой объединения с неналожением областей объединения.
layer = averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)layer =
AveragePooling2DLayer with properties:
Name: ''
Hyperparameters
PoolSize: [2 2]
Stride: [2 2]
PaddingMode: 'manual'
PaddingSize: [0 0 0 0]
Высота и ширина прямоугольных областей (размер пула) оба 2. Области объединения не накладываются, потому что размер шага для того, чтобы пересечь изображения вертикально и горизонтально (шаг) равняется также 2.
Включайте средний слой объединения с неперекрывающимися областями в массиве Layer.
layers = [ ... imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20) reluLayer averagePooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]
layers =
7x1 Layer array with layers:
1 '' Image Input 28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
2 '' Convolution 20 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0]
3 '' ReLU ReLU
4 '' Average Pooling 2x2 average pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0]
5 '' Fully Connected 10 fully connected layer
6 '' Softmax softmax
7 '' Classification Output crossentropyex
Создайте средний слой объединения с наложением областей объединения.
layer = averagePooling2dLayer([3 2],'Stride',2)layer =
AveragePooling2DLayer with properties:
Name: ''
Hyperparameters
PoolSize: [3 2]
Stride: [2 2]
PaddingMode: 'manual'
PaddingSize: [0 0 0 0]
Этот слой создает области объединения размера [3 2] и берет среднее значение этих шести элементов в каждой области. Области объединения накладываются, потому что Stride включает размерности, которые являются меньше, чем соответствующие размерности объединения PoolSize.
Включайте средний слой объединения с наложением областей объединения в массиве Layer.
layers = [ ... imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20) reluLayer averagePooling2dLayer([3 2],'Stride',2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]
layers =
7x1 Layer array with layers:
1 '' Image Input 28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
2 '' Convolution 20 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0]
3 '' ReLU ReLU
4 '' Average Pooling 3x2 average pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0]
5 '' Fully Connected 10 fully connected layer
6 '' Softmax softmax
7 '' Classification Output crossentropyex
Средний слой объединения выполняет субдискретизацию путем деления входа на прямоугольные области объединения и вычисление средних значений каждой области.
Объединяющие слои следуют за сверточными слоями для субдискретизации, следовательно, сокращая количество связей со следующими слоями. Они не выполняют изучения себя, но сокращают количество параметров, которые будут изучены в следующих слоях. Они также помогают уменьшать сверхподбор кривой.
Средний слой объединения выводит средние значения прямоугольных областей его входа. Размер прямоугольных областей определяется аргументом poolSize averagePoolingLayer. Например, если poolSize [2,3], то слой возвращает среднее значение областей высоты 2 и ширина 3.
Объединение слоев сканирует через вход горизонтально, и вертикально в размерах шага можно задать использование аргумента пары "имя-значение" 'Stride'. Если размер пула меньше, чем или равен шагу, то области объединения не накладываются.
Для неперекрывающихся областей (Pool Size и Stride равны), если входом к слою объединения является n-by-n, и размером области объединения является h-by-h, то слой объединения субдискретизирует области h [1]. Таким образом, выводом макс. или среднего слоя объединения для одного канала сверточного слоя является n/h-by-n/h. Для перекрывающихся областей вывод слоя объединения (Input Size – Pool Size + 2*Padding)/Stride + 1.
[1] Наги, J., Ф. Дукэтелл, Г. А. Ди Каро, Д. Сиресан, У. Мейер, А. Джусти, Ф. Наги, Дж. Шмидхубер, Л. М. Гэмбарделла. ''Объединяющие Max Сверточные Нейронные сети для Основанного на видении Ручного Распознавания Жеста''. Международная конференция IEEE по вопросам и Приложений для обработки изображений (ICSIPA2011), 2011 Сигнала.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.