MaxPooling3D 層

[原始碼]

MaxPooling3D 類別

keras.layers.MaxPooling3D(
    pool_size=(2, 2, 2),
    strides=None,
    padding="valid",
    data_format=None,
    name=None,
    **kwargs
)

用於 3D 資料（空間或時空）的最大池化操作。

透過在輸入的每個通道上，針對輸入視窗（大小由 pool_size 定義）取最大值，來沿著空間維度（深度、高度和寬度）對輸入進行降採樣。視窗沿著每個維度移動 strides 步長。

參數

• pool_size：整數或 3 個整數的元組，用於縮減比例的因子（dim1、dim2、dim3）。如果僅指定一個整數，則所有維度將使用相同的視窗長度。
• strides：整數或 3 個整數的元組，或 None。步長值。如果為 None，則預設為 pool_size。如果僅指定一個整數，則所有維度將使用相同的步長大小。
• padding：字串，可以是 "valid" 或 "same"（不區分大小寫）。"valid" 表示不填充。"same" 會均勻地在輸入的左/右或上/下填充，使輸出具有與輸入相同的高度/寬度維度。
• 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。它預設為在您的 Keras 設定檔 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您從未設定它，則它將為 "channels_last"。

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 data_format="channels_last"：5D 張量，形狀為：(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
• 如果 data_format="channels_first"：5D 張量，形狀為：(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

範例

depth = 30
height = 30
width = 30
channels = 3

inputs = keras.layers.Input(shape=(depth, height, width, channels))
layer = keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=3)
outputs = layer(inputs)  # Shape: (batch_size, 10, 10, 10, 3)