主要内容

averagePooling1dLayer

一维平均池层

自从R2021b

    描述

    一维平均池层执行downsampling除以输入一维池区域,然后计算每个区域的平均值。

    层池的尺寸取决于层输入:

    • 对时间序列并与三维向量序列的输入(数据对应“C”(通道),“B”(批处理),“T”(时间)维度),层池了“T”维度(时间)。

    • 对于一维图像输入(数据和三维空间中对应“S”(空间),“C”(频道),“B”(批)维度),层池了“S”(空间)维度。

    • 对于一维图像序列输入(数据与对应于四个维度“S”(空间),“C”(通道),“B”(批处理),“T”(时间)维度),层池了“S”(空间)维度。

    创建

    描述

    例子

    = averagePooling1dLayer (poolSize)创建了一个一维平均池层和设置PoolSize财产。

    例子

    = averagePooling1dLayer (poolSize,名称=值)还指定了填充或设置的名字使用一个或多个可选的属性名称参数。例如,averagePooling1dLayer(3、填充= 1,跨步= 2)创建了一个一维平均池层的池的大小3的步伐2和衬垫的大小1输入的左派和右派。

    输入参数

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    名称-值参数

    指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

    例子:averagePooling1dLayer(3,填充= 1)创建了一个一维平均池大小的池层3和衬垫的大小1的左和右层输入。

    填充适用于输入,指定为以下之一:

    • “相同”——应用填充,这样大小的输出装天花板(inputSize /步),在那里inputSize是输入的长度。当1,输出是相同的大小作为输入。

    • 非负整数深圳——添加填充的大小深圳两端的输入。

    • 向量(l r)非负整数的加衬垫的大小l左边和r右边的输入。

    例子:填充= (2 - 1)添加填充大小2左边和尺寸1。

    数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|字符|字符串

    属性

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    平均分担

    池的宽度区域,指定为一个正整数。

    池区域的宽度PoolSize必须大于或等于衬垫尺寸吗PaddingSize

    数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

    步长为遍历输入,指定为一个正整数。

    数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

    大小的衬垫适用于每一方的输入,指定为一个向量(l r)两个非负整数,l填充左边和吗r向右填充应用。

    当您创建一个层,使用填充名称-值参数来指定填充大小。

    数据类型:

    这个属性是只读的。

    方法来确定填充大小,指定为以下之一:

    • “手动”使用指定的整数或向量-垫填充

    • “相同”——应用填充,这样大小的输出装天花板(inputSize /步),在那里inputSize是输入的长度。当1输入,输出是一样的。

    指定层填充,使用填充名称-值参数。

    数据类型:字符

    用来垫输入值,指定为0“的意思是”

    当你使用填充输入选项添加填充,填充的值应用可以是下列之一:

    • 0——输入与零填充在指定的位置填充财产。填充区域是包含在计算平均值的池沿边缘地区。

    • “的意思是”——输入填充池区域的均值在指定的位置填充选择。填充区域是有效地排除在计算每个池区域的平均值。

    图层名称,指定为一个特征向量或字符串标量。为数组输入,trainNetwork,assembleNetwork,layerGraph,dlnetwork函数自动分配名称层的名称

    数据类型:字符|字符串

    这个属性是只读的。

    输入层的数量。这一层只接受一个输入。

    数据类型:

    这个属性是只读的。

    输入层的名称。这一层只接受一个输入。

    数据类型:细胞

    这个属性是只读的。

    输出层的数量。这一层只有一个输出。

    数据类型:

    这个属性是只读的。

    输出层的名称。这一层只有一个输出。

    数据类型:细胞

    例子

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    创建一个一维平均池的池大小3层。

    层= averagePooling1dLayer (3)
    层= AveragePooling1DLayer属性:名称:“Hyperparameters PoolSize: 3步:1 PaddingMode:“手动”PaddingSize: [0 0] PaddingValue: 0

    包括一维平均池层一层数组。

    最小长度= 40层= [sequenceInputLayer(12日)convolution1dLayer (96) reluLayer averagePooling1dLayer (3) convolution1dLayer (96) reluLayer globalMaxPooling1dLayer fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer]
    层x1 = 10层阵列层:1“12维度2序列输入序列输入”一维卷积96 11旋转步1和填充[0 0]3”ReLU ReLU 4”一维平均池平均池的池大小3步1,填充[0 0]5“一维卷积96 11旋转步1和填充[0 0]6”ReLU ReLU 7“一维全球最大池一维全球最大池8”完全连接10完全连接层9”Softmax Softmax 10”crossentropyex分类输出

    算法

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    版本历史

    介绍了R2021b