GlobalMaxPooling3D 層

[原始碼]

GlobalMaxPooling3D 類別

keras.layers.GlobalMaxPooling3D(data_format=None, keepdims=False, **kwargs)

用於 3D 資料的全域最大池化操作。

參數

• data_format：字串，可以是 "channels_last" 或 "channels_first"。輸入中維度的順序。"channels_last" 對應於形狀為 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的輸入，而 "channels_first" 對應於形狀為 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的輸入。預設為在您的 Keras 設定檔 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您從未設定過，則將為 "channels_last"。
• keepdims：布林值，是否保留時間維度。如果 keepdims 為 False（預設），則張量的秩會針對空間維度而降低。如果 keepdims 為 True，則空間維度會保留，長度為 1。行為與 tf.reduce_mean 或 np.mean 相同。

輸入形狀

• 如果 data_format='channels_last'：5D 張量，形狀為：(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
• 如果 data_format='channels_first'：5D 張量，形狀為：(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

輸出形狀

• 如果 keepdims=False：2D 張量，形狀為 (batch_size, channels)。
• 如果 keepdims=True：- 如果 data_format="channels_last"：5D 張量，形狀為 (batch_size, 1, 1, 1, channels) - 如果 data_format="channels_first"：5D 張量，形狀為 (batch_size, channels, 1, 1, 1)

範例

>>> x = np.random.rand(2, 4, 5, 4, 3)
>>> y = keras.layers.GlobalMaxPooling3D()(x)
>>> y.shape
(2, 3)