主要内容

globalaveragepooling3dlayer

3-D全球平均合并层

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描述

3-D全局平均合并层通过计算输入的高度，宽度和深度维度的平均值来进行下采样。

层池的尺寸取决于层输入：

  • 对于3-D图像输入（具有五个维度的数据对应于三个空间维度，通道和观测值的像素），将层池池填充在空间尺寸上。

  • 对于3-D图像序列输入（具有六个维度的数据对应于三个空间维度，通道，观测值和时间步长的像素，该层池池库在空间尺寸上。

  • 对于二维图像序列输入（具有两个空间维度，通道，观测值和时间步长的五个维度的数据对应于像素，则层池库在空间和时间尺寸上。

创建

句法

layer = globalaveragepooling3dlayer
layer = globalaveragepooling3dlayer（'name'，name）

描述

层= globalaveration -pooling3dlayer创建一个3-D全球平均合并层。

例子

层= globalaveragepooling3dlayer（'name'，名称）设置可选姓名财产。

特性

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图层名称，指定为字符向量或字符串标量。为了层数组输入，火车网，，，，汇编工作，，，，LayerGraph， 和dlnetwork功能自动将名称分配给具有名称的图层''。

数据类型：char|细绳

此属性仅阅读。

该层的输入数量。该层仅接受单个输入。

数据类型：双倍的

此属性仅阅读。

层的输入名称。该层仅接受单个输入。

数据类型：细胞

此属性仅阅读。

层的输出数。该层仅具有单个输出。

数据类型：双倍的

此属性仅阅读。

层的输出名称。该层仅具有单个输出。

数据类型：细胞

例子

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打开实时脚本

创建一个名称的3-D全局平均合并层'gap1'。

layer = globalaveragepooling3dlayer（'姓名'，，，，'gap1'）
layer = globalaverage -pooling3dlayer带有属性：名称：'gap1'

在A中包括3D全球平均合并层层大批。

层= [...image3dinputlayer（[28 28 28 3]）卷积3Dlayer（5,20）Relulayer globalaverage -pooling3dlayer plullconnectedlayer（10）softmaxlayer classificationlayer]
层= 7x1层阵列，带有层：1''3-D图像输入28x28x28x3图像，带有“ zerecenter”归一化2'卷卷20 5x5x5卷积与步幅[1 1 1]和填充[0 0 0 0;0 0 0] 3''relu Relu 4''3-D全局平均池3-D全局平均池5''完全连接10完全连接的层6''SOFTMAX SOFTMAX 7'分类''

尖端

  • 在图像分类网络中，您可以使用globalaveragepooling3dlayer在最终完全连接的层之前，以减小激活的大小而不牺牲性能。激活的尺寸减小意味着下游完全连接的层的重量将减少，从而减小网络的大小。

  • 您可以使用globalaveragepooling3dlayer在分类网络的尽头，而不是完整连接的layerer。由于全局池层没有可学习的参数，因此它们可能不容易过度拟合，并且可以减少网络的大小。这些网络对于输入数据的空间翻译也可以更强大。您也可以用一个完全连接的层用GlobalMaxPooling3Dlayer反而。是否GlobalMaxPooling3Dlayer或aglobalaveragepooling3dlayer更合适取决于您的数据集。

    要使用全局平均合并层而不是完全连接的层，全局平均池层输入中的通道数必须与分类任务中的类数量匹配。

算法

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版本历史记录

在R2019b中引入

也可以看看

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