Keras 中的 MaxPool 和 MaxPooling 层有啥区别?

Posted

技术标签:

【中文标题】Keras 中的 MaxPool 和 MaxPooling 层有啥区别?【英文标题】:What is the difference between MaxPool and MaxPooling layers in Keras?Keras 中的 MaxPool 和 MaxPooling 层有什么区别? 【发布时间】:2020-11-10 08:45:40 【问题描述】:

我刚开始使用keras,注意到有两个层的最大池名称非常相似:MaxPoolMaxPooling。我很惊讶我在谷歌上找不到这两者之间的区别。所以我想知道两者之间有什么区别。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

它们基本上是相同的东西(即彼此的别名)。对于可能想知道如何确定这一点的未来读者:转到该层的文档页面(您可以使用列表here)并单击“查看别名”。然后伴随着一个蓝色加号 (+)。

例如,如果你去MaxPool2Ddocumentation并这样做,你会在该层的别名列表中找到MaxPooling2D,如下所示:

【讨论】:

【参考方案2】:

它们是一样的……你可以自己测试一下

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *

# create dummy data
X = np.random.uniform(0,1, (32,5,3)).astype(np.float32)

pool1 = MaxPool1D()(X)
pool2 = MaxPooling1D()(X)

tf.reduce_all(pool1 == pool2) # True

我使用了1D max-pooling,但同样适用于所有池化操作(2D、3D、avg、全局池化)

【讨论】:

【参考方案3】:

它们是一样的。该库更新了很多次,这就是为什么有些函数名称不同但任务相同的原因。你可以使用它们中的任何一个。

【讨论】:

以上是关于Keras 中的 MaxPool 和 MaxPooling 层有啥区别?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 Python 中运行 keras 模型时出现 ValueError

总结池化的作用以及avgpool和maxpool适用的场景

Pytorch 中的 MaxPool 的 ceil_mode参数

pytorch 池化层——最大值池化nn.MaxPool2d() nn.MaxPool1d()

卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()以及卷积神经网络实现minist数据集分类

Default MaxPoolingOp only support NHWC on device type CPU [[node maxpool4/MaxPool]] 是啥意思?