MaxPooling3D 层

[源代码]

MaxPooling3D 类

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

用于 3D 数据（空间或时空）的最大池化操作。

通过对输入窗口（大小由pool_size定义）中的每个通道取最大值，沿其空间维度（深度、高度和宽度）对输入进行下采样。窗口沿每个维度移动strides。

参数

• pool_size：整数或包含 3 个整数的元组，表示缩减的因子（dim1、dim2、dim3）。如果只指定一个整数，则所有维度将使用相同的窗口长度。
• strides：整数或包含 3 个整数的元组，或 None。步长值。如果为 None，则默认为pool_size。如果只指定一个整数，则所有维度将使用相同的步长大小。
• padding：字符串，可以是"valid"或"same"（不区分大小写）。"valid"表示不填充。"same"会导致在输入的左右或上下均匀填充，以便输出具有与输入相同的高度/宽度维度。
• data_format：字符串，可以是"channels_last"或"channels_first"。输入中维度的顺序。"channels_last"对应于形状为(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)的输入，而"channels_first"对应于形状为(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)的输入。它默认为在 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的image_data_format值。如果您从未设置它，则它将为"channels_last"。

输入形状

• 如果data_format="channels_last"：5D 张量，形状为：(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
• 如果data_format="channels_first"：5D 张量，形状为：(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

输出形状

• 如果data_format="channels_last"：5D 张量，形状为：(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
• 如果data_format="channels_first"：5D 张量，形状为：(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

示例

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)