主要内容

maxpooling2dlayer.

最大汇集层

描述

最大池层通过将输入划分为矩形池区域来执行下采样,并计算每个区域的最大值。

创建

描述

= maxpooling2dlayer(池化创建最大池层并设置池化财产。

例子

= maxpooling2dlayer(池化名称,价值设置可选步行名称, 和hasunpoolingoutpuls.属性使用名称值对。要指定输入填充,请使用'填充'名称值对参数。例如,maxpooling2dlayer(2,'stride',3)创建带池大小的最大池池层[2]和步幅[3]。您可以指定多个名称值对。用单引号括起每个属性名称。

输入参数

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名称值对参数

使用逗号分隔的名称 - 值对参数指定填充的大小,以沿图层的边缘添加并设置步行名称, 和hasunpoolingoutpuls.特性。用单引号附上名称。

例子:maxpooling2dlayer(2,'stride',3)创建带池大小的最大池池层[2]和步幅[3]

输入边缘填充,指定为逗号分隔对'填充'和其中一个值:

  • '相同的'- 在训练或预测时添加软件计算的大小的填充,使得输出在步幅等于1时具有与输入相同的尺寸。如果步幅大于1,则输出大小是CEIL(投入/迈出), 在哪里输入输入的高度或宽度和宽度步行是相应维度的步幅。如果可能,该软件将相同数量的填充物到顶部和底部以及左侧和右侧。如果必须垂直添加的填充具有奇数值,则软件将额外的填充添加到底部。如果必须水平添加的填充具有奇数值,则软件将右侧添加额外的填充。

  • 非负整数P.- 添加大小的填充P.到输入的所有边缘。

  • 向量[A B]非负整数 - 添加大小的填充一种到输入和填充的顶部和底部大小B.到左右。

  • 向量[t b l r]非负整数 - 添加大小的填充T.到顶部,B.至底部,L.向左,和R.在输入的右侧。

例子:'填充',1将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的一列填充。

例子:'填充','同样'添加填充,使得输出具有与输入相同的大小(如果步幅等于1)。

特性

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最大汇集

汇集区域的尺寸,指定为两个正整数的向量[H W], 在哪里H是高度和W.宽度。创建图层时,可以指定池化作为标量来使用两个尺寸的相同值。

如果迈向尺寸步行小于各自的汇集尺寸,然后汇集区域重叠。

填充尺寸拼接必须少于汇集区域尺寸池化

例子:[2 1]指定高度2和宽度1的池区域。

垂直和水平地遍历输入的步长指定为两个正整数的向量[A B], 在哪里一种是垂直阶梯尺寸和B.是水平台阶。创建图层时,可以指定步行作为标量来使用两个尺寸的相同值。

如果迈向尺寸步行小于各自的汇集尺寸,然后汇集区域重叠。

填充尺寸拼接必须少于汇集区域尺寸池化

例子:[2 3]指定2的垂直步长和水平台尺寸为3。

填充的大小适用于输入边框,指定为向量[t b l r]四个非负整数,在哪里T.填充是施加到顶部的,B.衬垫是否适用于底部,L.衬垫是否适用于左侧,和R.衬垫是否适用于右侧。

创建图层时,使用'填充'名称值对参数指定填充大小。

例子:[1 1 2 2]将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的两列填充。

确定填充大小的方法,指定为'手动的'或者'相同的'

该软件自动设置值paddingMode.基于这一点'填充'创建图层时指定值。

  • 如果你设置了'填充'选项到标量或非负整数的向量,然后自动设置软件paddingMode.'手动的'

  • 如果你设置了'填充'选择'相同的',然后软件自动设置paddingMode.'相同的'并在训练时间计算填充的尺寸,使得输出具有与步进等于1时的输入相同的尺寸。如果步幅大于1,则输出大小是CEIL(投入/迈出), 在哪里输入输入的高度或宽度和宽度步行是相应维度的步幅。如果可能,该软件将相同数量的填充物到顶部和底部以及左侧和右侧。如果必须垂直添加的填充具有奇数值,则软件将额外的填充添加到底部。如果必须水平添加的填充具有奇数值,则软件将右侧添加额外的填充。

笔记

填充财产将在将来的释放中删除。用拼接反而。创建图层时,使用'填充'名称值对参数指定填充大小。

填充的大小垂直和水平地应用于输入边框,指定为矢量[A B]两个非负整数,在哪里一种填充是否应用于输入数据的顶部和底部B.填充是左边和右侧的衬垫。

例子:[1 1]将一行填充到顶部和底部,以及输入左侧和右侧的一列填充。

输出到未脱井层的标志,指定为真的或者错误的

如果是hasunpoolingoutpuls.价值等于错误的,最大池层具有单个输出,名称'出去'

要使用MAX池层的输出作为最大未解凝层的输入,请设置hasunpoolingoutpuls.价值真的。在这种情况下,最大池池层有两个附加输出,您可以连接到最大脱井层:

  • '索引'- 每个池区域中最大值的指标。

  • '尺寸'- 输入功能映射的大小。

要使输出输出到最大脱井层,最大池层的池必须正常绘制。

有关如何卸载MAX池层的输出的更多信息,请参阅maxunpooling2dlayer.

图层名称,指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含一个图层,必须指定非空,唯一的图层名称。如果您使用该图层培训系列网络名称设定为'',然后软件会自动为培训时间分配给图层的名称。

数据类型:char|细绳

图层的输入数。此图层仅接受单个输入。

数据类型:双倍的

图层的输入名称。此图层仅接受单个输入。

数据类型:细胞

图层的输出数。

如果是hasunpoolingoutpuls.价值等于错误的,最大池层具有单个输出,名称'出去'

要使用MAX池层的输出作为最大未解凝层的输入,请设置hasunpoolingoutpuls.价值真的。在这种情况下,最大池池层有两个附加输出,您可以连接到最大脱井层:

  • '索引'- 每个池区域中最大值的指标。

  • '尺寸'- 输入功能映射的大小。

要使输出输出到最大脱井层,最大池层的池必须正常绘制。

有关如何卸载MAX池层的输出的更多信息,请参阅maxunpooling2dlayer.

数据类型:双倍的

图层的输出名称。

如果是hasunpoolingoutpuls.价值等于错误的,最大池层具有单个输出,名称'出去'

要使用MAX池层的输出作为最大未解凝层的输入,请设置hasunpoolingoutpuls.价值真的。在这种情况下,最大池池层有两个附加输出,您可以连接到最大脱井层:

  • '索引'- 每个池区域中最大值的指标。

  • '尺寸'- 输入功能映射的大小。

要使输出输出到最大脱井层,最大池层的池必须正常绘制。

有关如何卸载MAX池层的输出的更多信息,请参阅maxunpooling2dlayer.

数据类型:细胞

例子

全部收缩

创建具有非绘制池区域的最大池层。

tillay = maxpooling2dlayer(2,'走吧'2)
tillay = maxpooling2dlayer具有属性:name:''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''0 numOutputs:{'out'} hyperparameters poolsize:[2 2] stride:[2 2] paddingmode:'手动'拼接:[0 0 0]

矩形区域(池大小)的高度和宽度都是2。池池区不重叠,因为垂直和水平地(步幅)遍历图像的步长[2]

包括一个带有非固定区域的最大池层大批。

层= [......ImageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer(5,20)rululayer maxpooling2dlayer(2,'走吧',2)全连接列(10)SoftMaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,图层:1''图像输入28x28x1图像与'zerocenter'归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''Max汇集2x2 max汇集步进[2 2]和填充[0 0 0 0] 5''完全连接的10完全连接的第6层''softmax softmax 7''分类输出crossentropyex

使用重叠池区域创建最大池池层。

tillay = maxpooling2dlayer([3 2],'走吧'2)
tillay = maxpooling2dlayer具有属性:名称:''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''0 numOutputs:1输出名:{'out'} hyperparameters poolsize:[3 2] stride:[2 2] paddingmode:'手动'拼接:[0 0 0]

该层创建尺寸的池区域[3 2],并在每个区域中的六个元素占据最大值。汇集区重叠,因为有脚尺寸步行这小于各自的汇集尺寸池化

包括一个带有重叠池区域的最大池层大批。

层= [......imageInputlayer([28 28 1])卷积2dlayer(5,20)rululayer maxpooling2dlayer([3 2],'走吧',2)全连接列(10)SoftMaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,图层:1''图像输入28x28x1图像与'zerocenter'归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''Max汇集3x2 max汇集步进[2 2]和填充[0 0 0 0] 5'完全连接的10完全连接的第6层''softmax softmax 7''分类输出crossentropyex

更多关于

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参考

[1] Nagi,J.,F.Ducatelle,G. A. di Caro,D. Ciresan,U.Meier,A.Giusti,F.Nagi,J.Schmidhuber,L. M.Gambardella。''基于视觉的手势识别的最大汇集卷积神经网络''。IEEE信号和图像处理应用国际会议(ICSIPA2011),2011年。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

在R2016A介绍