Exponenta Banner

globalMaxPooling2dLayer

Глобальная слой субдискретизации по максимуму

расширьте все на странице

Описание

2D глобальная переменная макс. объединение слоя выполняет субдискретизацию путем вычисления максимума размерностей высоты и ширины входа.

Создание

Синтаксис

layer = globalMaxPooling2dLayer
layer = globalMaxPooling2dLayer('Name',name)

Описание

layer = globalMaxPooling2dLayer создает глобальную переменную макс. объединение слоя.

пример

layer = globalMaxPooling2dLayer('Name',name) устанавливает дополнительный Name свойство.

Свойства

развернуть все

Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Для Layer вход массивов, trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, и dlnetwork функции автоматически присваивают имена к слоям с Name установите на ''.

Типы данных: char | string

Это свойство доступно только для чтения.

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Это свойство доступно только для чтения.

Количество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Выведите имена слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: cell

Функции объекта

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте глобальную переменную макс. объединение слоя с именем 'gmp1'.

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

    Name: 'gmp1'

Включайте глобальную переменную макс. объединение слоя 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   ''   2-D Global Max Pooling   2-D global max pooling
     5   ''   Fully Connected          10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                  softmax
     7   ''   Classification Output    crossentropyex

Советы

  • В сети классификации изображений можно использовать globalMaxPooling2dLayer перед итоговым полносвязным слоем, чтобы уменьшать размер активаций, не жертвуя эффективностью. Уменьшаемый размер активаций означает, что нисходящие полносвязные слоя будут иметь меньше весов, уменьшая размер вашей сети.

  • Можно использовать globalMaxPooling2dLayer к концу сети классификации вместо fullyConnectedLayer. Поскольку глобальные слои объединения не имеют никаких настраиваемых параметров, они могут быть менее подвержены сверхподбору кривой и могут уменьшать размер сети. Эти сети могут также быть более устойчивыми к пространственным переводам входных данных. Можно также заменить полносвязный слой на globalAveragePooling2dLayer вместо этого. Ли globalAveragePooling2dLayer или globalMaxPooling2dLayer является более соответствующим, зависит от вашего набора данных.

    Использовать глобальный средний слой объединения вместо полносвязного слоя, размера входа к globalMaxPooling2dLayer должен совпадать с количеством классов в проблеме классификации

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2020a

Документация Deep Learning Toolbox

Поддержка