如何在 keras 层中实现 GlobalMinPool2D 函数？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何在 keras 层中实现 GlobalMinPool2D 函数？

【英文标题】：How to implement GlobalMinPool2D function in keras layers?

【发布时间】：2021-12-19 04:54:22

【问题描述】：

keras 层提供keras.layers.GlobalAvgPool2D 和keras.layers.GlobalAvgPool2D api 来实现全局平均2d 池化和最大池化。但是，Min Pooling 也可能有用，现在我想使用 GlobalMinPool2D，keras 层 api 没有实现。那么如何编写代码来实现 keras 层 GlobalMinPool2D？

【问题讨论】：

请注意min_pool(inputs) == -1 * max_pool(-1 * inputs)。也就是说，对输入取反取最大值就是取原始输入中的最小值，再取反又恢复原样。

【参考方案1】：

我们可以创建一个自定义层并调用tf.keras.backend.min() 和axis=[1,2] 来执行全局最小池化操作。这类似于GlobalMaxPool2D 中的source。

 class GlobalMinPool2D( tf.keras.layers.Layer ):

    def call(self , inputs ):
        return tf.keras.backend.min( inputs , axis=[ 1 , 2 ] )

我们可以尝试使用类似的张量，

layer = GlobalMinPool2D()
x = np.random.randn( 32 , 128 , 128 , 3 )
print( layer(x).shape )

输出，

(32, 3)