主要内容

averagePooling3dLayer

三维平均池层

自从R2019a

描述

三维平均池层执行downsampling除以三维输入立方形的池区域,然后计算每个区域的平均值。

层池的尺寸取决于层输入:

  • 3 d图像输入(数据与五个维度对应像素在三维空间中,通道,和观察),在空间维度层池。

  • 3 d图像序列输入(数据和六个维度对应像素在三维空间中,通道,观察,和时间步长),在空间维度层池。

  • 对于二维图像序列输入(数据与五个维度对应像素在两个空间维度,通道,观察,和时间步长),在空间和时间维度层池。

创建

描述

= averagePooling3dLayer (poolSize)创建一个平均池层和设置PoolSize财产。

例子

= averagePooling3dLayer (poolSize,名称,值)设置可选的名字属性使用名称-值对。指定输入填充,使用“填充”名称-值对的论点。例如,averagePooling3dLayer(2步,2)创建一个三维平均池层与池的大小(2 2 2)和步(2 2 2)。您可以指定多个名称-值对。在单引号附上每个属性的名字。

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。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:averagePooling3dLayer(2步,2)创建一个三维平均池层与池的大小(2 2 2)和步(2 2 2)

输入边缘填充,指定为逗号分隔组成的“填充”这些值之一:

  • “相同”——添加填充大小计算软件的培训或预测时间,输出具有相同的大小作为输入时,步幅等于1。如果跨越大于1,那么输出大小装天花板(inputSize /步),在那里inputSize高度,宽度,或输入和深度在相应的维度是进步。软件增加了相同数量的顶部和底部填充,左,右,和前后,如果可能的话。如果填充在给定维度有一个奇怪的价值,然后软件添加了额外的填充postpadding输入。换句话说,软件添加额外的垂直填充,额外的水平向右填充,和额外的深度填充的输入。

  • 非负整数p——添加填充的大小p所有输入的边缘。

  • 三元素向量(a b c)非负整数的加衬垫的大小一个顶部和底部填充的大小b左和右,填充的大小c正面和背面的输入。

  • 2×3矩阵[t l f; b r k)非负整数的加衬垫的大小t前,b底部,l到左边,r向右,f前面,k后面的输入。换句话说,第一行指定前置液和第二行定义了postpadding在三维空间中。

例子:“填充”,1添加一行的顶部和底部填充,填充的一列左和右,和一个平面填充的前后输入。

例子:“填充”,“相同”添加填充,这样输出具有相同的大小作为输入(如果步幅等于1)。

属性

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平均分担

维度的池区域,指定为一个向量的三个正整数[w h d],在那里h的高度,w是宽度,d是深度。创建层时,您可以指定PoolSize作为标量三维使用相同的值。

如果跨维度不到各自的池尺寸,然后池区域重叠。

填充的维度PaddingSize必须小于池地区维度PoolSize

例子:(2一1)指定池区域的高度,宽度,和深度1。

步长为遍历输入在三维空间中,指定为一个向量(a b c)三个正整数的一个是垂直的步长,b是水平步长,c沿深度方向的步长。创建层时,您可以指定使用相同的值作为标量一步大小在所有三个方向。

如果跨维度不到各自的池尺寸,然后池区域重叠。

填充的维度PaddingSize必须小于池地区维度PoolSize

例子:(1 2 3)指定一个垂直步长为2,水平3的步长和步长沿深度为1。

大小的衬垫适用于输入边界,指定为2×3矩阵[t l f; b r k)的非负整数tb是应用于顶部和底部填充在垂直方向,lr填充应用于水平方向的左和右,然后呢fk是填充应用于前后沿深度。换句话说,第一行指定前置液和第二行定义了postpadding在三维空间中。

当您创建一个层,使用“填充”名称-值对参数来指定填充大小。

例子:(1 2 4;1 2 4)添加一行的顶部和底部填充,填充的两列左和右,和四架飞机填充前后的输入。

方法来确定填充大小,指定为“手动”“相同”

软件自动设置的值PaddingMode基于“填充”值指定在创建一个层。

  • 如果你设置“填充”选择一个标量或矢量的非负整数,那么软件自动设置PaddingMode“手动”

  • 如果你设置“填充”选项“相同”,那么软件自动设置PaddingMode“相同”和计算填充在训练时间的大小,输出具有相同的大小作为输入时,步幅等于1。如果跨越大于1,那么输出大小装天花板(inputSize /步),在那里inputSize高度,宽度,或输入和深度在相应的维度是进步。软件增加了相同数量的顶部和底部填充,左,右,和前后,如果可能的话。如果填充在给定维度有一个奇怪的价值,然后软件添加了额外的填充postpadding输入。换句话说,软件添加额外的垂直填充,额外的水平向右填充,和额外的深度填充的输入。

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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创建一个三维平均池层与不重叠的池区域downsamples 2倍。

层= averagePooling3dLayer (2“步”,2)
层= AveragePooling3DLayer属性:名称:“Hyperparameters PoolSize:[2 2 2]大步:[2 2 2]PaddingMode:“手动”PaddingSize: [2 x3双]PaddingValue: 0

包括一个3 d的池层平均数组中。

层= [image3dInputLayer([28日28日28日3])convolution3dLayer (5、20) reluLayer averagePooling3dLayer (2“步”,2)fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer]
层x1 = 7层阵列层:1“3 d图像输入28 x28x28x3图像zerocenter正常化2”三维卷积20 5 x5x5卷曲步(1 1 1)和填充(0 0 0;0 0 0]3”ReLU ReLU 4”三维平均池2 x2x2平均池与步幅(2 2 2)和填充(0 0 0;10 0 0 0]5”完全连接完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出

创建一个三维平均池层重叠的池顶部和底部的区域和填充输入。

层= averagePooling3dLayer ((3 2 2),“步”2,“填充”(1 0 0))
层= AveragePooling3DLayer属性:名称:“Hyperparameters PoolSize:[3 2 2]大步:[2 2 2]PaddingMode:“手动”PaddingSize: [2 x3双]PaddingValue: 0

这一层创建池区域大小3-by-2-by-2和需要在每个地区12个元素的平均值。所有维度的步幅是2。池区域重叠,因为有跨维度小于相应的池尺寸PoolSize

算法

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