[source]

MaxPooling1D

keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

時系列データのマックスプーリング演算.

引数

  • pool_size: マックスプーリングを適用する領域のサイズを指定します.
  • strides: ストライド値.整数もしくはNoneで指定します.Noneの場合は,pool_sizeの値が適用されます.
  • padding: 'valid''same'のいずれかです.

入力のshape

(batch_size, steps, features)の3階テンソル.

出力のshape

(batch_size, downsampled_steps, features)の3階テンソル.


[source]

MaxPooling2D

keras.layers.pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

空間データのマックスプーリング演算.

引数

  • pool_size: ダウンスケールする係数を決める 2つの整数のタプル(垂直,水平). (2, 2) は画像をそれぞれの次元で半分にします.
  • strides: ストライド値.2つの整数からなるタプル,もしくはNoneで指定します. Noneの場合は,pool_sizeの値が適用されます.
  • padding: 'valid''same'のいずれかです.
  • data_format: "channels_last"(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, height, width, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, height, width)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合, (batch_size, rows, cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合, (batch_size, channels, rows, cols)の4階テンソル.

出力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)の4階テンソル.

[source]

MaxPooling3D

keras.layers.pooling.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

3次元データ(空間もしくは時空間)に対するマックスプーリング演算.

引数

  • pool_size: 3つの整数のタプル(dim1, dim2, dim3), ダウンスケールするための係数. (2, 2, 2)は3次元入力のサイズをそれぞれの次元で半分にします.
  • strides: ストライド値.3つの整数のタプルもしくはNoneで指定します.
  • padding: 'valid''same'のいずれかです.
  • data_format: "channels_last"(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)の5階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)の5階テンソル.

出力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)の5階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)の5階テンソル.

[source]

AveragePooling1D

keras.layers.pooling.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid')

時系列データのための平均プーリング演算.

引数

  • pool_size: 整数.ダウンスケールする係数.
  • strides: ストライド値.整数もしくはNone. Noneの場合は,pool_sizeの値が適用されます.
  • padding: 'valid''same'のいずれかです.

入力のshape

(batch_size, steps, features)の3階テンソル.

出力のshape

(batch_size, downsampled_steps, features)の3階テンソル.


[source]

AveragePooling2D

keras.layers.pooling.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

空間データのための平均プーリング演算.

引数

  • pool_size: ダウンスケールする係数を決める 2つの整数のタプル(垂直,水平). (2, 2) は画像をそれぞれの次元で半分にします.
  • strides: ストライド値.2つの整数のタプルもしくはNone. Noneの場合は,pool_sizeの値が適用されます.
  • padding: 'valid''same'のいずれかです.
  • data_format: channels_last(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, height, width, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, height, width)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,(batch_size, rows, cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,(batch_size, channels, rows, cols)の4階テンソル.

出力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)の4階テンソル.

[source]

AveragePooling3D

keras.layers.pooling.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

3次元データ(空間もしくは時空間)に対する平均プーリング演算.

引数

  • pool_size: 3つの整数のタプル(dim1, dim2, dim3), ダウンスケールするための係数. (2, 2, 2)は3次元入力のサイズをそれぞれの次元で半分にします.
  • strides: ストライド値.3つの整数のタプルもしくはNone.
  • border_mode: 'valid''same'のいずれかです.
  • data_format: "channels_last"(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)の5階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)の5階テンソル.

出力のshape

  • data_format='channels_last'の場合,
    (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)の5階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合,
    (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)の5階テンソル.

[source]

GlobalMaxPooling1D

keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling1D()

時系列データのためのグルーバルなマックスプーリング演算.
グローバルとは"特徴マップ全てに対して"という意味です.

入力のshape

(batch_size, steps, features)の3階テンソル.

出力のshape

(batch_size, channels)の2階テンソル.


[source]

GlobalAveragePooling1D

keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling1D()

時系列データのためのグルーバルな平均プーリング演算.
グローバルとは"特徴マップ全てに対して"という意味です.

入力のshape

(batch_size, steps, features).の3階テンソル.

出力のshape

(batch_size, channels)の2階テンソル.


[source]

GlobalMaxPooling2D

keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)

空間データのグルーバルなマックスプーリング演算.
グローバルとは"特徴マップ全てに対して"という意味です.

引数

  • data_format: "channels_last"(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, height, width, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, height, width)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合, (batch_size, rows, cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合, (batch_size, channels, rows, cols)の4階テンソル.

出力のshape

(batch_size, channels)の2階テンソル.


[source]

GlobalAveragePooling2D

keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)

空間データのグルーバルな平均プーリング演算.
グローバルとは"特徴マップ全てに対して"という意味です.

引数

  • data_format: "channels_last"(デフォルト)か"channels_first"を指定します. "channels_last"の場合,入力のshapeは(batch, height, width, channels)となり,"channels_first"の場合は(batch, channels, height, width)となります.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_data_formatの値です.一度も値を変更していなければ,"channels_last"になります.

入力のshape

  • data_format='channels_last'の場合, (batch_size, rows, cols, channels)の4階テンソル.
  • data_format='channels_first'の場合, (batch_size, channels, rows, cols)の4階テンソル.

出力のshape

(batch_size, channels)の2階テンソル.