[source]

MaxPooling1D

keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_length=2, stride=None, border_mode='valid')

時系列データのマックスプーリング演算.

Input shape

配列サイズ (samples, steps, features)の3次元テンソル.

Output shape

配列サイズ (samples, downsampled_steps, features)の3次元テンソル.

Arguments

  • pool_length: マックスプーリングを適用する領域のサイズ
  • stride: 整数もしくはNone.Stride値.ダウンスケールする係数.2は入力を半分にする. Noneの場合は,デフォルトでpool_lengthになる.
  • border_mode: 'valid'か'same'.

[source]

MaxPooling2D

keras.layers.pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, border_mode='valid', dim_ordering='default')

空間データのマックスプーリング演算.

Arguments

  • 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: 2つの整数のタプルもしくはNone.Strides値. Noneの場合は,デフォルトでpool_lengthになる.
  • border_mode: 'valid'か'same'.
    • Note: 現時点では'same'はTensorFlowでのみ動きます.
  • dim_ordering:'th'か'tf'. 'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に, 'tf'モードではindex 3に. デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,(samples, channels, rows, cols)の4次元テンソル, もしくは dim_ordering='tf'の場合,(samples, rows, cols, channels)の4次元テンソル.

Output shape

dim_ordering='th'の場合,4D tensor with shape: (nb_samples, channels, pooled_rows, pooled_cols)の4次元テンソル, もしくは dim_ordering='tf'の場合,(samples, pooled_rows, pooled_cols, channels)の4次元テンソル.


[source]

MaxPooling3D

keras.layers.pooling.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, border_mode='valid', dim_ordering='default')

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.

Arguments

  • 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: 3つの整数のタプルもしくはNone.Strides値.
  • border_mode: 'valid'か'same'.
  • dim_ordering: 'th'か'tf'. 'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に, 'tf'モードではindex 4に. デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (samples, channels, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3) の5次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3, channels)の5次元テンソル.

Output shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (nb_samples, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)の5次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)の5次元テンソル.


[source]

AveragePooling1D

keras.layers.pooling.AveragePooling1D(pool_length=2, stride=None, border_mode='valid')

時系列データのための平均プーリング演算.

Arguments

  • pool_length: ダウンスケールする係数.2は入力を半分にします.
  • stride: 整数もしくはNone.Stride値. Noneの場合は,デフォルトでpool_lengthになる.
  • border_mode: 'valid'か'same'.
    • Note: 現時点では'same'はTensorFlowでのみ動きます.

Input shape

配列サイズ(samples, steps, features)の3次元テンソル.

Output shape

配列サイズ(samples, downsampled_steps, features)の3次元テンソル.


[source]

AveragePooling2D

keras.layers.pooling.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, border_mode='valid', dim_ordering='default')

空間データのための平均プーリング演算.

Arguments

  • 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: 2つの整数のタプルもしくはNone.Strides値. Noneの場合は,デフォルトでpool_lengthになる.
  • border_mode: 'valid'か'same'.
  • Note: 現時点では'same'はTensorFlowでのみ動きます.
  • dim_ordering: 'th'か'tf'. 'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に, 'tf'モードではindex 3に. デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (samples, channels, rows, cols)の4次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, rows, cols, channels)の4次元テンソル.

Output shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (nb_samples, channels, pooled_rows, pooled_cols) の4次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, pooled_rows, pooled_cols, channels)の4次元テンソル.


[source]

AveragePooling3D

keras.layers.pooling.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, border_mode='valid', dim_ordering='default')

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.

Arguments

  • 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: 3つの整数のタプルもしくはNone.Strides値.
  • border_mode: 'valid'か'same'.
  • dim_ordering: 'th'か'tf'. 'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に, 'tf'モードではindex 4に. デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (samples, channels, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3)の5次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, len_pool_dim1, len_pool_dim2, len_pool_dim3, channels)の5次元テンソル.

Output shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (nb_samples, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)の5次元テンソル もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)の5次元テンソル


[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.

Input shape

配列サイズ (samples, steps, features)の3次元テンソル.

Output shape

配列サイズ (samples, downsampled_steps, features)の3次元テンソル.


[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.

Input shape

配列サイズ (samples, steps, features)の3次元テンソル.

Output shape

配列サイズ (samples, downsampled_steps, features)の3次元テンソル.


[source]

GlobalMaxPooling2D

keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling2D(dim_ordering='default')

空間データのグルーバルなマックスプーリング演算.

Auguments

  • dim_ordering:'th'か'tf'.'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に,'tf'モードではindex 3に.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (samples, channels, rows, cols)の4次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, rows, cols, channels)の4次元テンソル.

Output shape

配列サイズ(nb_samples, channels)の2次元テンソル.


[source]

GlobalAveragePooling2D

keras.layers.pooling.GlobalAveragePooling2D(dim_ordering='default')

空間データのグルーバルな平均プーリング演算.

Auguments

  • dim_ordering:'th'か'tf'.'th'モードのときはチャネルの次元(深さ)はindex 1に,'tf'モードではindex 3に.デフォルトはKerasの設定ファイル~/.keras/keras.jsonimage_dim_orderingの値です.値を設定していなければ,"th"になります.

Input shape

dim_ordering='th'の場合,配列サイズ (samples, channels, rows, cols)の4次元テンソル. もしくはdim_ordering='tf'の場合,配列サイズ (samples, rows, cols, channels)の4次元テンソル.

Output shape

配列サイズ(nb_samples, channels)の2次元テンソル.