Средний слой объединения
Средний слой объединения выполняет понижающую дискретизацию, разделяя вход на прямоугольные области объединения и вычисляя средние значения каждой области.
создает средний слой объединения и устанавливает layer
= averagePooling2dLayer(poolSize
)PoolSize
свойство.
устанавливает дополнительный layer
= averagePooling2dLayer(poolSize
,Name,Value
)Stride
и Name
свойства с использованием пар "имя-значение". Чтобы задать вход сигнала, используйте 'Padding'
аргумент пары "имя-значение". Для примера, averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
создает средний слой объединения с размером пула [2 2]
и перемещение [2 2]
. Можно задать несколько пары "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в одинарные кавычки.
Используйте аргументы пары "имя-значение", разделенные запятыми, чтобы задать размер нулевого заполнения для добавления вдоль ребер входа слоя или задать Stride
и Name
свойства. Имена заключаются в одинарные кавычки.
averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
создает средний слой объединения с размером пула [2 2]
и перемещение [2 2]
.'Padding'
- Вход ребра[0 0 0 0]
(по умолчанию) | вектор неотрицательных целых чисел | 'same'
Вход ребра, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Padding'
и одно из следующих значений:
'same'
- Добавить заполнение размера, вычисленного программным обеспечением во время обучения или предсказания, так что выход имеет тот же размер, что и вход, когда шаг равен 1. Если шаг больше 1, то выходной размер ceil(inputSize/stride)
, где inputSize
- высота или ширина входных и stride
входов - шаг в соответствующей размерности. Программное обеспечение добавляет одинаковое количество заполнения к верхней части и дну, и, по возможности, к левому и правому. Если заполнение, которое должно быть добавлено вертикально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное заполнение к нижней части. Если заполнение, которое должно быть добавлено горизонтально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное заполнение вправо.
Неотрицательное целое число p
- Добавить заполнение размера p
ко всем ребрам входа.
Векторные [a b]
из неотрицательных целых чисел - Добавить заполнение размера a
в верхней и нижней частях входных параметров и заполнения размерных b
налево и вправо.
Векторные [t b l r]
из неотрицательных целых чисел - Добавить заполнение размера t
на верхнюю часть, b
на дно, l
налево, и r
справа от входа.
Пример:
'Padding',1 добавляет одну строку заполнения в верхнюю часть и снизу и один столбец заполнения слева и справа от входа.
Пример:
'Padding','same'
добавляет заполнение так, чтобы выход имел тот же размер что и вход (если шаг равен 1).
PoolSize
- Размерности областей объединенияРазмерности областей объединения, заданные как вектор двух положительных целых чисел [h w]
, где h
- высота и w
- ширина. При создании слоя можно задать PoolSize
в качестве скаляра для использования одинакового значения для обеих размерностей.
Если размерности шага Stride
меньше, чем соответствующие размерности объединения, тогда области объединения перекрываются.
Заполнение размерностей PaddingSize
должно быть меньше, чем размерности области объединения PoolSize
.
Пример:
[2 1] задает области объединения высоты 2 и ширины 1.
Stride
- Размер шага для обхода входа[1 1]
(по умолчанию) | вектор из двух положительных целых чиселРазмер шага для прохождения входа вертикально и горизонтально, заданный как вектор двух положительных целых чисел [a b]
, где a
- размер и b
вертикального шага - горизонтальный размер шага. При создании слоя можно задать
Stride
в качестве скаляра для использования одинакового значения для обеих размерностей.
Если размерности шага Stride
меньше, чем соответствующие размерности объединения, тогда области объединения перекрываются.
Заполнение размерностей PaddingSize
должно быть меньше, чем размерности области объединения PoolSize
.
Пример:
[2 3] задает размер шага по вертикали 2 и размер шага по горизонтали 3.
PaddingSize
- Размер заполнения[0 0 0 0]
(по умолчанию) | вектор четырех неотрицательных целых чиселРазмер заполнения для применения к входу границам, заданный как вектор [t b l r]
из четырех неотрицательных целых чисел, где t
- заполнение применяется к верхней части, b
- заполнение, нанесенное на дно, l
- заполнение, примененное влево, и r
- заполнение, примененное справа.
Когда вы создаете слой, используйте 'Padding'
аргумент пары "имя-значение" для определения размера заполнения.
Пример:
[1 1 2 2] добавляет одну строку заполнения в верхнюю часть и снизу и два столбца заполнения слева и справа от входа.
PaddingMode
- Метод определения размера заполнения'manual'
(по умолчанию) | 'same'
Метод определения размера заполнения, заданный как 'manual'
или 'same'
.
Программа автоматически устанавливает значение PaddingMode
на основе 'Padding'
значение, заданное при создании слоя.
Если вы задаете 'Padding'
опция скаляру или вектору неотрицательных целых чисел, затем программа автоматически устанавливает PaddingMode
на 'manual'
.
Если вы задаете 'Padding'
опция для 'same'
, затем программное обеспечение автоматически устанавливает PaddingMode
на 'same'
и вычисляет размер заполнения во время обучения так, чтобы выход имел тот же размер, что и вход, когда шаг равен 1. Если шаг больше 1, то выходной размер ceil(inputSize/stride)
, где inputSize
- высота или ширина входных и stride
входов - шаг в соответствующей размерности. Программное обеспечение добавляет одинаковое количество заполнения к верхней части и дну, и, по возможности, к левому и правому. Если заполнение, которое должно быть добавлено вертикально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное заполнение к нижней части. Если заполнение, которое должно быть добавлено горизонтально, имеет нечетное значение, то программное обеспечение добавляет дополнительное заполнение вправо.
PaddingValue
- Значение, используемое для заполнения входа0
(по умолчанию) | 'mean'
Значение, используемое для заполнения входа, задается как 0
или 'mean'
.
Когда вы используете 'Padding'
опция добавления дополнения к входу, значение приложенного дополнения может быть одним из следующих:
0
- Вход заполнен нулями в положениях, заданных 'Padding'
опция. Заполненные области включаются в расчет среднего значения областей объединения по краям.
'mean'
- Вход заполняется средним значением области объединения в положениях, заданных 'Padding'
опция. Заполненные области эффективно исключаются из вычисления среднего значения каждой области объединения.
Пример: 'PaddingValue','mean'
Padding
- Размер заполнения[0 0]
(по умолчанию) | вектор из двух неотрицательных целых чиселПримечание
Padding
свойство будет удалено в следующем релизе. Использование PaddingSize
вместо этого. При создании слоя используйте 'Padding'
аргумент пары "имя-значение" для определения размера заполнения.
Размер заполнения для применения к входным границам вертикально и горизонтально, заданный как вектор [a b]
двух неотрицательных целых чисел, где a
- заполнение, приложенное к верхней и нижней частям входных данных и b
- заполнение, примененное слева и справа.
Пример:
[1 1] добавляет одну строку заполнения в верхнюю часть и снизу и один столбец заполнения слева и справа от входа.
Name
- Имя слоя''
(по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр
Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name
установлено в ''
затем программа автоматически присваивает слою имя во время обучения.
Типы данных: char
| string
NumInputs
- Количество входовКоличество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.
Типы данных: double
InputNames
- Входные имена{'in'}
(по умолчанию)Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.
Типы данных: cell
NumOutputs
- Количество выходовКоличество выходов слоя. Этот слой имеет только один выход.
Типы данных: double
OutputNames
- Выходные имена{'out'}
(по умолчанию)Выходные имена слоя. Этот слой имеет только один выход.
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] PaddingValue: 0
Включите средний слой объединения в Layer
массив.
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 неперекрывающимися областями 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] PaddingValue: 0
Высота и ширина прямоугольных областей (размер пула) равны 2. Области объединения не перекрываются, потому что размер шага для прохождения изображений вертикально и горизонтально (stride) также равен 2.
Включите средний слой объединения с неперекрывающимися областями в Layer
массив.
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 перекрывающимися областями 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] PaddingValue: 0
Этот слой создает области объединения размером [3 2] и принимает среднее значение из шести элементов в каждой области. Области объединения перекрываются, потому что Stride
включает размерности, которые меньше соответствующих размерностей объединения PoolSize
.
Включите средний слой объединения с перекрывающимися областями объединения в Layer
массив.
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 понижающую дискретизацию, разделяя вход на прямоугольные области объединения и вычисляя средние значения каждой области.
Слои объединения следуют сверточным слоям для понижающей дискретизации, следовательно, уменьшая количество соединений со следующими слоями. Они не сами выполняют никакого обучения, а уменьшают количество параметров, которые будут выучены в следующих слоях. Они также помогают уменьшить сверхподбор кривой.
Средний слой объединения выводит средние значения прямоугольных областей его входа. Размер прямоугольных областей определяется poolSize
аргумент averagePoolingLayer
. Для примера, если poolSize
равен [2,3], затем слой возвращает среднее значение областей высоты 2 и ширины 3.
Объединение слоев сканирует вход горизонтально и вертикально в размерах шага, которые можно задать используя 'Stride'
аргумент пары "имя-значение". Если размер пула меньше или равен шагу, то области объединения не перекрываются.
Для непересекающихся областей (Pool Size и Stride равны), если вход в слой объединения равен n -by- n, и размер области объединения равен h -by- h, то слой объединения понижает выборки областей по h [1]. То есть выход максимального или среднего слоя объединения для одного канала сверточного слоя равен n/ h -by- n/ h. Для перекрывающихся областей выходной параметр слоя объединения является (Input Size - Pool Size + 2 * Padding )/ Stride + 1.
[1] Nagi, J., F. Ducatelle, G. A. Di Caro, D. Ciresan, U. Meier, A. Giusti, F. Nagi, J. Schmidhuber, L. M. Gambardella. Max-Pooling Convolutional Neural Networks for Vision-based Hand Gesture Recognition (неопр.) (недоступная ссылка). IEEE International Conference on Signal and Image Processing Applications (ICSIPA2011), 2011.
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
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.