Exponenta Banner
exponenta event banner

globalMaxPooling2dLayer

Уровень глобального максимального пула

развернуть все на странице

Описание

Уровень глобального максимального пула выполняет понижающую дискретизацию путем вычисления максимума высоты и ширины входного сигнала.

Создание

Синтаксис

слой = globalMaxPooling2dLayer
слой = globalMaxPooling2dLayer («Имя», имя)

Описание

layer = globalMaxPooling2dLayer создает глобальный уровень максимального пула.

пример

layer = globalMaxPooling2dLayer('Name',name) устанавливает необязательный Name собственность.

Свойства

развернуть все

Имя слоя, указанное как символьный вектор или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо указать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с уровнем и Name имеет значение ''затем программа автоматически присваивает имя слою во время обучения.

Типы данных: char | string

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

Количество выходов уровня. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: double

Выходные имена слоя. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: cell

Функции объекта

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создание глобального слоя максимального пула с именем 'gmp1'.

layer = globalMaxPooling2dLayer('Name','gmp1')
layer = 
  GlobalMaxPooling2DLayer with properties:

    Name: 'gmp1'

Включение глобального уровня максимального пула в Layer массив.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    globalMaxPooling2dLayer
    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   ''   Global Max Pooling      Global max pooling
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

Совет

  • В сети классификации изображений можно использовать globalMaxPooling2dLayer перед окончательным полностью соединенным слоем для уменьшения размера активаций без ущерба для производительности. Уменьшенный размер активизаций означает, что нижерасположенные полностью соединенные слои будут иметь меньший вес, уменьшая размер сети.

  • Вы можете использовать globalMaxPooling2dLayer к концу классификационной сети вместо fullyConnectedLayer. Поскольку глобальные уровни объединения не имеют обучаемых параметров, они могут быть менее склонны к переоборудованию и могут уменьшить размер сети. Эти сети также могут быть более устойчивыми к пространственным трансляциям входных данных. Можно также заменить полностью связанный слой на globalAveragePooling2dLayer вместо этого. Является ли globalAveragePooling2dLayer или globalMaxPooling2dLayer является более подходящим в зависимости от набора данных.

    Для использования глобального среднего уровня объединения вместо полностью подключенного уровня размер входа в globalMaxPooling2dLayer должно соответствовать количеству классов в проблеме классификации

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

Создание кода графического процессора
Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

.

См. также

| | | |

Темы

Представлен в R2020a

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка