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平均汇集层
平均池层通过将输入划分为矩形池区域并计算每个区域的平均值来执行下采样。
tillay =普通pooling2dlayer(poolsize)
tillay =普通pooling2dlayer(poolsize,name,值)
层=普通pooling2dlayer(池化)创建平均池池并设置池化财产。
层=普通pooling2dlayer(池化)
层
池化
例子
层=普通pooling2dlayer(池化那名称,价值)设置可选步行和名称属性使用名称值对。要指定输入填充,请使用'填充'名称值对参数。例如,普通Pooling2dlayer(2,'stride',2)创建一个带池大小的平均池池层[2]和步幅[2]。您可以指定多个名称值对。用单引号括起每个属性名称。
层=普通pooling2dlayer(池化那名称,价值)
名称,价值
步行
名称
'填充'
普通Pooling2dlayer(2,'stride',2)
[2]
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使用逗号分隔的名称 - 值对参数指定零填充的大小以沿图层的边缘添加或设置步行和名称特性。用单引号附上名称。
[0 0 0 0]
'相同的'
输入边缘填充,指定为逗号分隔对'填充'和其中一个值:
'相同的'- 在训练或预测时添加软件计算的大小的填充,使得输出在步幅等于1时具有与输入相同的尺寸。如果步幅大于1,则输出大小是CEIL(投入/迈出), 在哪里输入输入的高度或宽度和宽度步行是相应维度的步幅。如果可能,该软件将相同数量的填充物到顶部和底部以及左侧和右侧。如果必须垂直添加的填充具有奇数值,则软件将额外的填充添加到底部。如果必须水平添加的填充具有奇数值,则软件将右侧添加额外的填充。
CEIL(投入/迈出)
输入
非负整数P.- 添加大小的填充P.到输入的所有边缘。
P.
向量[A B]非负整数 - 添加大小的填充一种到输入和填充的顶部和底部大小B.到左右。
[A B]
一种
B.
向量[t b l r]非负整数 - 添加大小的填充T.到顶部,B.至底部,L.向左,和R.在输入的右侧。
[t b l r]
T.
L.
R.
例子:'填充',1将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的一列填充。
'填充',1
例子:'填充','同样'添加填充,使得输出具有与输入相同的大小(如果步幅等于1)。
'填充','同样'
汇集区域的尺寸,指定为两个正整数的向量[H W], 在哪里H是高度和W.宽度。创建图层时,可以指定池化作为标量来使用两个尺寸的相同值。
[H W]
H
W.
如果迈向尺寸步行小于各自的汇集尺寸,然后汇集区域重叠。
填充尺寸拼接必须少于汇集区域尺寸池化。
拼接
例子:[2 1]指定高度2和宽度1的池区域。
[2 1]
[1 1]
垂直和水平地遍历输入的步长指定为两个正整数的向量[A B], 在哪里一种是垂直阶梯尺寸和B.是水平台阶。创建图层时,可以指定步行作为标量来使用两个尺寸的相同值。
例子:[2 3]指定2的垂直步长和水平台尺寸为3。
[2 3]
填充的大小适用于输入边框,指定为向量[t b l r]四个非负整数,在哪里T.填充是施加到顶部的,B.衬垫是否适用于底部,L.衬垫是否适用于左侧,和R.衬垫是否适用于右侧。
创建图层时,使用'填充'名称值对参数指定填充大小。
例子:[1 1 2 2]将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的两列填充。
[1 1 2 2]
PaddingMode.
'手动的'
确定填充大小的方法,指定为'手动的'要么'相同的'。
该软件自动设置值PaddingMode.基于这一点'填充'创建图层时指定值。
如果你设置了'填充'选项到标量或非负整数的向量,然后自动设置软件PaddingMode.到'手动的'。
如果你设置了'填充'选择'相同的',然后软件自动设置PaddingMode.到'相同的'并在训练时间计算填充的尺寸,使得输出具有与步进等于1时的输入相同的尺寸。如果步幅大于1,则输出大小是CEIL(投入/迈出), 在哪里输入输入的高度或宽度和宽度步行是相应维度的步幅。如果可能,该软件将相同数量的填充物到顶部和底部以及左侧和右侧。如果必须垂直添加的填充具有奇数值,则软件将额外的填充添加到底部。如果必须水平添加的填充具有奇数值,则软件将右侧添加额外的填充。
paddingsvalue.
0.
'意思'
用于填充输入的值,指定为0.要么'意思'。
当你使用的时候'填充'选项要将填充添加到输入,所应用的填充的值可以是以下之一:
0.- 输入用Zeros填充到由此指定的位置'填充'选项。填充区域包括在计算沿边缘的汇集区域的平均值的计算中。
'意思'- 输入填充池区域的平均值,在由此指定的位置'填充'选项。填充区域从每个池区域的平均值的计算有效地排除。
例子:'paddingsvalue','意思'
'paddingsvalue','意思'
填充
[0 0]
笔记
填充财产将在将来的释放中删除。采用拼接反而。创建图层时,使用'填充'名称值对参数指定填充大小。
填充的大小垂直和水平地应用于输入边框,指定为矢量[A B]两个非负整数,在哪里一种填充是否应用于输入数据的顶部和底部B.填充是左边和右侧的衬垫。
例子:[1 1]将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的一列填充。
''
图层名称,指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含一个图层,必须指定非空,唯一的图层名称。如果您使用该图层培训系列网络名称被设置为'',然后软件会自动为培训时间分配给图层的名称。
数据类型:char|细绳
char
细绳
numinputs.
图层的输入数。此图层仅接受单个输入。
数据类型:双倍的
双倍的
输入名称
{'在'}
图层的输入名称。此图层仅接受单个输入。
数据类型:细胞
细胞
numoutput.
图层的输出数。此图层仅具有单个输出。
输出名称
{'出去'}
图层的输出名称。此图层仅具有单个输出。
全部收缩
创建一个名称的平均池池层'avg1'。
'avg1'
tillay =普通pooling2dlayer(2,'名称'那'avg1')
TALLEL = CHALORYPOOLING2DLAYER具有属性:名称:'AVG1'HyperParameters PONSIZE:[2 2]步部:[1] PaddingMode:'手动'拼接:[0 0 0 0] PaddingValue:0
包括一个平均池层层大批。
层= [......ImageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer(5,20)普通池平整2dlayer(2)全连接层(10)SoftmaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,带有图层:1''图像输入28x28x1图像与“zerocenter”归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''平均值汇集2x2平均汇集步进[1 1]和填充[0 0 0 0] 5''完全连接的10完全连接的第6层'Softmax Softmax 7''分类输出Crossentropyex
创建一个具有非传唤池区域的平均池层。
tillay =普通pooling2dlayer(2,'走吧'2)
tillay =具有属性的普通Pooling2dlayer:名称:''''普瑞克池中:[2 2]步幅:[2 2] PaddingMode:'手动'拼接:[0 0 0] PaddingValue:0
矩形区域的高度和宽度(池大小)都是2。池区不重叠,因为用于垂直和水平(步幅)遍历图像的步长也是2。
包括平均池层,其中一个具有非封存区域层大批。
层= [......ImageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer(5,20)ulitulayer普通Pooling2dlayer(2,'走吧',2)全连接列(10)SoftMaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,带有图层:1''图像输入28x28x1图像与“zerocenter”归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''平均值汇集2x2平均汇集步进[2 2]和填充[0 0 0 0] 5''完全连接的10个完全连接的第6层''softmax softmax 7''分类输出crossentropyex
使用重叠池区域创建平均池层。
tillay =普通pooling2dlayer([3 2],'走吧'2)
图层=具有属性的普通pooling2dlayer:名称:'''普瑞克池池:[3 2]步幅:[2 2] PaddingMode:'手动'拼接:[0 0 0] PaddingValue:0
该层创建尺寸[3 2]的汇集区域,并占据每个区域中的六个元素的平均值。汇集区重叠,因为步行包括小于相应池尺寸的尺寸池化。
包括平均池层,其中包含重叠的池区层大批。
层= [......imageInputlayer([28 28 1])卷积2dlayer(5,20)普通泡柱([3 2],'走吧',2)全连接列(10)SoftMaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,带有图层:1''图像输入28x28x1图像与“zerocenter”归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''平均值汇集3x2平均汇集步进[2 2]和填充[0 0 0 0] 5'完全连接的10完全连接的第6层''softmax softmax 7''分类输出crossentropyex
汇集层遵循卷积层进行下采样,从而减少与以下层的连接数量。它们不执行任何学习本身,但减少了在以下层中学习的参数的数量。他们还有助于减少过度装备。
平均池层输出其输入的矩形区域的平均值。矩形区域的大小由池化争论ChangerPoolingLayer.。例如,如果池化是[2,3],然后层返回高度2和宽度3的区域的平均值。
ChangerPoolingLayer.
汇集层通过在步骤尺寸下水平和垂直扫描输入,您可以使用该尺寸'走吧'名称值对参数。如果池大小小于或等于步幅,则池区不会重叠。
'走吧'
对于非传表区域(池大小和步行是相等的),如果输入到池层的输入是N-经过-N,并且汇集区域大小是H-经过-H,然后汇集层向下采样区域H[1]。也就是说,一个卷积层的一个通道的最大或平均池层的输出是N/H-经过-N/H。对于重叠区域,池层的输出是(输入大小-池大小+ 2 *填充/步行+ 1。
[1] Nagi,J.,F.Ducatelle,G. A. di Caro,D. Ciresan,U.Meier,A.Giusti,F.Nagi,J.Schmidhuber,L. M.Gambardella。''基于视觉的手势识别的最大汇集卷积神经网络''。IEEE信号和图像处理应用国际会议(ICSIPA2011),2011年。
Convolution2Dlayer.|GlobalaveragePooling2dlayer.|maxpooling2dlayer.
Convolution2Dlayer.
GlobalaveragePooling2dlayer.
maxpooling2dlayer.
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