[source]

MaxPooling1D

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

시간적 데이터에 대한 최대값 풀링 작업.

인수

  • pool_size: 정수, 최대값 풀링 윈도우의 크기.
  • strides: 정수, 혹은 None. 축소 인수. 예. 2는 인풋을 반으로 축소합니다. None일 경우, 디폴트 값인 pool_size가 됩니다.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, steps, features) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, features, steps) 형태의 인풋에 호응합니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, steps) 형태의 3D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, downsampled_steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, downsampled_steps) 형태의 3D 텐서.

[source]

MaxPooling2D

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

공간적 데이터에 대한 최대값 풀링 작업.

인수

  • pool_size: 정수 혹은 2개 정수의 튜플, 축소 인수 (가로, 세로). (2, 2)는 인풋을 두 공간 차원에 대해 반으로 축소합니다. 한 정수만 특정된 경우, 동일한 윈도우 길이가 두 차원 모두에 대해 적용됩니다.
  • strides: 정수, 2개 정수의 튜플, 혹은 None. 보폭 값. None일 경우, 디폴트 값인 pool_size가 됩니다.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, height, width, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, height, width) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, rows, cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, rows, cols) 형태의 4D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 형태의 4D 텐서.

[source]

MaxPooling3D

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

(공간적 혹은 시공간적) 3D 데이터에 대한 최대값 풀링 작업.

인수

  • pool_size: 3개 정수의 튜플, 축소 인수 (dim1, dim2, dim3). (2, 2, 2)는 3D 인풋을 각 공간 차원에 대해 반으로 축소합니다.
  • strides: 정수, 3개 정수의 튜플, 혹은 None. 보폭 값.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 5D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 형태의 5D 텐서.

[source]

AveragePooling1D

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

시간적 데이터에 대한 평균 풀링.

인수

  • pool_size: 정수, 평균 풀링 위도우의 크기.
  • strides: 정수, 혹은 None. 축소 인수. 예. 2는 인풋을 반으로 축소합니다. None일 경우, 디폴트 값인 pool_size가 됩니다.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, steps, features) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, features, steps) 형태의 인풋에 호응합니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, steps) 형태의 3D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, downsampled_steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, downsampled_steps) 형태의 3D 텐서.

[source]

AveragePooling2D

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

공간적 데이터에 대한 평균 풀링 작업.

인수

  • pool_size: 정수 혹은 2개 정수의 튜플, 축소 인수 (가로, 세로). (2, 2)는 인풋을 두 공간 차원에 대해 반으로 축소합니다. 한 정수만 특정된 경우, 동일한 윈도우 길이가 두 차원 모두에 대해 적용됩니다.
  • strides: 정수, 2개 정수의 튜플, 혹은 None. 보폭 값. None일 경우, 디폴트 값인 pool_size가 됩니다.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, height, width, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, height, width) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, rows, cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, rows, cols) 형태의 4D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols) 형태의 4D 텐서.

[source]

AveragePooling3D

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

(공간적 혹은 시공간적) 3D 데이터에 대한 평균 풀링 작업.

인수

  • pool_size: 3개 정수의 튜플, 축소 인수 (dim1, dim2, dim3). (2, 2, 2)는 3D 인풋을 각 공간 차원에 대해 반으로 축소합니다.
  • strides: 정수, 3개 정수의 튜플, 혹은 None. 보폭 값.
  • padding: "valid" 혹은 "same" 중 하나 (대소문자 무시).
  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 5D 텐서.

아웃풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3) 형태의 5D 텐서.

[source]

GlobalMaxPooling1D

keras.layers.GlobalMaxPooling1D(data_format='channels_last')

시간적 데이터에 대한 글로벌 최대값 풀링 작업.

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, steps, features) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, features, steps) 형태의 인풋에 호응합니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, steps) 형태의 3D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, features) 형태의 2D 텐서.


[source]

GlobalAveragePooling1D

keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format='channels_last')

Global average pooling operation for temporal data.

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, steps, features) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, features, steps) 형태의 인풋에 호응합니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, steps, features) 형태의 3D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, features, steps) 형태의 3D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, features) 형태의 2D 텐서.


[source]

GlobalMaxPooling2D

keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)

공간적 데이터에 대한 글로벌 최대값 풀링 작업

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, height, width, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, height, width) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, rows, cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, rows, cols) 형태의 4D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, channels) 형태의 2D 텐서.


[source]

GlobalAveragePooling2D

keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)

공간적 데이터에 대한 글로벌 평균 풀링 작업.

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, height, width, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, height, width) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, rows, cols, channels) 형태의 4D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, rows, cols) 형태의 4D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, channels) 형태의 2D 텐서.


[source]

GlobalMaxPooling3D

keras.layers.GlobalMaxPooling3D(data_format=None)

3D 데이터에 대한 글로벌 최대값 풀링

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 5D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, channels) 형태의 2D 텐서.


[source]

GlobalAveragePooling3D

keras.layers.GlobalAveragePooling3D(data_format=None)

3D 데이터에 대한 글로벌 평균 풀링 작업

인수

  • data_format: 문자열, channels_last (디폴트 값) 혹은 channels_first 중 하나. 인풋 차원의 순서. channels_last(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 인풋에 호응하고, channels_first(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 인풋에 호응합니다. 디폴트 값은 ~/.keras/keras.json에 위치한 케라스 구성 파일의 image_data_format 값으로 지정됩니다. 따로 설정하지 않으면, 이는 "channels_last"가 됩니다.

인풋 형태

  • data_format='channels_last'이면 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 형태의 5D 텐서.
  • data_format='channels_first'이면 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 형태의 5D 텐서.

아웃풋 형태

(batch_size, channels) 형태의 2D 텐서.