TF-池化函数 tf.nnmax_pool 介绍
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tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format, name)
参数介绍:
value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape。
batch | 训练时一个batch的图片数量 |
in_height | 图片高度 |
in_width | 图片宽度 |
in_channels | 图像通道数 |
ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, in_height, in_width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个维度设为了1。
strides:和卷积类似,窗口在每一个维度上滑动的步长,一般也是[1, stride,stride, 1]。
padding:和卷积类似,可以取\'VALID\' 或者\'SAME\'。
返回值介绍:
结果返回一个Tensor,这个输出,就是我们常说的feature map,shape仍然是 [batch, height, width, channels] 这种形式。
特征图的行列数计算公式:
对于n*n的矩阵, 使用 f*f 的核进行卷积, 填充宽度为p, 若纵向步幅为s1, 横向步幅为s2则特征图的行列数为:
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