主要内容

maxpooling2dlayer

最大プーリング层

说明

2次元プーリング,をのの分割,各领域のの最大値を计算するすることによってによって,,ダウンサンプリングダウンサンプリング

作成

说明

= maxpooling2dlayer(泳池大小は,プーリング层を,,泳池大小プロパティを设定ます。

= maxpooling2dlayer(泳池大小,,,,名称,价值は,値のを使用し,ののの大步姓名,およびhasunpoolingOutputsのプロパティ设定ます。パディングをするに,名前と値ののの引数引数引数'填充'を使用ます。たとえば,maxpooling2dlayer(2,'stride',3)は,プールが[2 2],ストライドが[3 3]の最大作成し。复数と値ペアを指定できできます。各プロパティプロパティ名を一重一重引用引用引用。

入力引数

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名前と値引数

コンマ区と値のののし,,层の入力の端にに沿って追加追加するパディングパディングパディングのの大步姓名,およびhasunpoolingOutputsの各设定し。名前を引用ででますます。

例:maxpooling2dlayer(2,'stride',3)は,プールが[2 2],ストライドが[3 3]の最大层を作成。。

入力の端パディング。'填充'と,値のかから成る区のペアとして指定します。

  • '相同的'- ストライドストライドである出力が入力にように,学习时またはまたは予测にサイズサイズが计算计算ささされれストライドががより场合,はははceil(输入式/步幅)になり。ここで,输入は入力高さまたは幅,大步はするのです。な场合,上下および左右量量ののパディングパディングががが追加追加されますます。。垂直垂直方向方向にに追加追加ししなければならなければならないないないないパディングのが奇数奇数奇数奇数。水平追加なければならないパディング値奇数の场合余っ余ったパディングは右右ににますますます

  • 非负の整数p- サイズpのパディング入力すべてのに追加します。

  • 非负の整数ベクトル[A B]- サイズ一个のパディング入力上下に追加しサイズサイズbのパディング左右に追加。。

  • 非负の整数ベクトル[t b l r]- サイズがtblrのパディングそれぞれの上,下,右に追加し。

例:“填充”,11行ににに行のパディング追加,入力入力の左右ににににに列列列列のパディングパディングを。。。

例:“填充”,“相同”は(1のの)出力出力がとになるにパディングパディングを。。

プロパティ

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最大プーリング

プーリング领域の。つのつのの整数のベクトル[H W]として指定し。Hは高さ,wは幅。层作成する场合,泳池大小をスカラーし,両方の次元値を使用でき。。

ストライドの次元大步がそれぞれプーリングより小さい场合,领域が重なります。

パディングの次元划线は,プーリングの次元泳池大小より小さくばなりませ。。

例:[2 1]2,がが,,幅ががのの领域指定指定ます。。

入力をおよび水平方向走查するステップ。。。つのつのの整数ベクトルベクトル[A B]として指定し。一个は垂直のステップサイズ,bは水平ステップサイズ。层をする,,,大步をスカラーし,両方の次元値を使用でき。。

ストライドの次元大步がそれぞれプーリングより小さい场合,领域が重なります。

パディングの次元划线は,プーリングの次元泳池大小より小さくばなりませ。。

例:[2 3]は,方向ステップとしとしててて,水平のステップサイズとしとしとしててててててををを指定指定ます。

入力のにするパディングのサイズ。。つの非负ののベクトル[t b l r]として指定し。tは上适用される,,bは下适用される,,lは左适用される,,rは右适用される。。

层の时,名前値のペアの引数'填充'を使用てのサイズ指定します。

例:[1 1 1 2 2]1行上下にに行のを追加,入力の左右左右ににににに列列列列のパディングパディング追加。

パディングのを决定する。。'手动的'または'相同的'として指定し。

PaddingModeの値,の作成に指定した'填充'値にて的にされます。

  • '填充'オプションをまたはののベクトルにした场合,PaddingMode'手动的'に自动に设定さ。。

  • '填充'オプションを'相同的'に设定し场合,PaddingMode'相同的'に自动设定れます。。ストライドストライドストライドであるである出力サイズサイズ入力入力サイズサイズサイズとと同じ同じになるようにに,,学习学习学习学习时时ストライドががより场合,はははceil(输入式/步幅)になり。ここで,输入は入力高さまたは幅,大步はするのです。な场合,上下および左右量量ののパディングパディングががが追加追加されますます。。垂直垂直方向方向にに追加追加ししなければならなければならないないないないパディングのが奇数奇数奇数奇数。水平追加なければならないパディング値奇数の场合余っ余ったパディングは右右ににますますます

メモ

填充プロパティはリリースでされる予定。ににに划线を使用ください层の作成时名前と値のペア引数'填充'を使用てのサイズ指定します。

入力の垂直および水平方向にするのサイズサイズ。。つのつの非负の整数ベクトルベクトル[A B]として指定し。一个は入力のに适用される,,bは左右适用される。。

例:[1 1]1行ににに行のパディング追加,入力入力の左右ににににに列列列列のパディングパディングを。。。

逆プーリング层の出力の。。真的または错误的として指定し。

hasunpoolingOutputsの値が错误的に等しい,最大プーリングはは'出去'というというのつのつのがます。。

最大プーリング出力最大逆プーリング层へとして使用するに,,hasunpoolingOutputsの値を真的に设定。场合,最大层は,逆プーリング逆プーリング层にに结合结合できるできるできるできるつつつの追加

  • “指数”- プールさた领域最大値の。。

  • '尺寸'- 入力のマップの。。

最大逆プーリングのをにに,最大层のプーリング领域がが重なっていいてはなりなり

最大プーリングのを逆プーリング方法の详细は,maxunpooling2dlayerを参照しください。

层の。ベクトルまたはまたはスカラースカラーとしてしし。。配列入力の,关数火车网汇编工作LayerGraph,およびdlnetworkは,名前が''の层自动に名前を割り当て。。

データ::char|细绳

このプロパティ読み取り専用です。

层の数。层は単一入力ををますます。

データ::双倍的

このプロパティ読み取り専用です。

层の名层は単一ののみを受け入れます。

データ::细胞

层の出力数。

hasunpoolingOutputsの値が错误的に等しい,最大プーリングはは'出去'というというのつのつのがます。。

最大プーリング出力最大逆プーリング层へとして使用するに,,hasunpoolingOutputsの値を真的に设定。场合,最大层は,逆プーリング逆プーリング层にに结合结合できるできるできるできるつつつの追加

  • “指数”- プールさた领域最大値の。。

  • '尺寸'- 入力のマップの。。

最大逆プーリングのをにに,最大层のプーリング领域がが重なっていいてはなりなり

最大プーリングのを逆プーリング方法の详细は,maxunpooling2dlayerを参照しください。

データ::双倍的

层の出力。

hasunpoolingOutputsの値が错误的に等しい,最大プーリングはは'出去'というというのつのつのがます。。

最大プーリング出力最大逆プーリング层へとして使用するに,,hasunpoolingOutputsの値を真的に设定。场合,最大层は,逆プーリング逆プーリング层にに结合结合できるできるできるできるつつつの追加

  • “指数”- プールさた领域最大値の。。

  • '尺寸'- 入力のマップの。。

最大逆プーリングのをにに,最大层のプーリング领域がが重なっていいてはなりなり

最大プーリングのを逆プーリング方法の详细は,maxunpooling2dlayerを参照しください。

データ::细胞

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プーリング领域重なっい最大プーリング层作成します。

layer = maxpooling2dlayer(2,“大步”,2)
layer = layer = maxpooling2dlayer带有属性:名称:''hasunpoolingOutputs:0 numOutputs:1 outputnames:{'out'} hyperparameters poolsize:[2 2] stride:[2 2] paddingmode:paddingmode:'Manual'PaddingSize:[0 0 0 0 0 0 0]

矩形领域さ(プールプール)ははどちらももですですイメージを垂直方向および水平水平方向にに走查する()[2 2]であるためプーリング领域重なりません。

配列にがてない最大プーリングを含めます。

层= [...imageInputlayer([28 28 1])卷积2Dlayer(5,20)Relulayer MaxPooling2Dlayer(2,“大步”,2)完整连接的layerer(10)SoftMaxlayer分类器]
层= 7x1层阵列,带有层:1''图像输入28x28x1图像,带有“ zerecenter”归一化2''卷积20 5x5卷积[1 1]和填充[0 0 0 0 0 0] 3''relu 4'relu 4''max max合并2x2 max plies [2 2]和填充[0 0 0 0] 5''完全连接10完全连接的层6''softmax softmax 7''分类crossentropyex

プーリング领域ているプーリング层をし。。。

layer = maxpooling2dlayer([3 2],,“大步”,2)
layer = layer = maxpooling2dlayer带有属性:名称:''hasunpoolingOutputs:0 numOutputs:1 outputnames:{'out'} hyperparameters poolsize:[3 2] stride:[2 2] paddingmode:paddingmode:'Manual'PaddingSize:[0 0 0 0 0 0 0]

[3 2]のののプーリング领域し领域领域のののののののつつの要素の最大値をを取りますます。。それぞれ泳池大小より小さいストライド次元大步がある,プーリングが重なります。

配列に领域重なっいる最大プーリングを含めます。

层= [...imageInputlayer([28 28 1])卷积2Dlayer(5,20)Relulayer MaxPooling2Dlayer([3 2],,“大步”,2)完整连接的layerer(10)SoftMaxlayer分类器]
层= 7x1层阵列,带有层:1''图像输入28x28x1图像,带有“ zerecenter”归一化2''卷积20 5x5卷积[1 1]和填充[0 0 0 0 0 0] 3''relu 4'relu 4''max max合并3x2最大汇总,步幅[2 2]和填充[0 0 0] 5''完全连接10完全连接的层6''SoftMax Softmax 7''分类crossentropyex

详细

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参照

[1]纳吉(J.“基于视觉的手势识别的最大卷积神经网络”。IEEE信号和图像处理应用程序国际会议(ICSIPA2011),2011年。

拡张机能

バージョン履歴

R2016Aで导入