MaxPooling3D 层

[源代码]

MaxPooling3D 类

tf_keras.layers.MaxPooling3D(
    pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding="valid", data_format=None, **kwargs
)

用于 3D 数据（空间或时空）的最大池化操作。

通过对输入窗口（大小由pool_size定义）中的每个通道获取最大值，沿其空间维度（深度、高度和宽度）对输入进行下采样。窗口沿每个维度移动strides。

参数

• pool_size: 3 个整数的元组，用于缩小比例的因子 (dim1, dim2, dim3)。(2, 2, 2) 将使 3D 输入在每个维度上的大小减半。
• strides: 3 个整数的元组，或 None。步长值。
• padding: "valid" 或 "same" 之一（不区分大小写）。"valid" 表示不填充。"same" 会导致在输入的左右或上下均匀填充，使得输出具有与输入相同的高度/宽度维度。
• data_format: 字符串，channels_last（默认）或 channels_first 之一。输入中维度的顺序。channels_last 对应于形状为 (batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入。如果未指定，则使用在您的 TF-Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json（如果存在）中找到的 image_data_format 值，否则为 'channels_last'。默认为 'channels_last'。

输入形状

• 如果 data_format='channels_last': 5D 张量，形状为：(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
• 如果 data_format='channels_first': 5D 张量，形状为：(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

输出形状

• 如果 data_format='channels_last': 5D 张量，形状为：(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)
• 如果 data_format='channels_first': 5D 张量，形状为：(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)

示例

depth = 30
height = 30
width = 30
input_channels = 3

inputs = tf.keras.Input(shape=(depth, height, width, input_channels))
layer = tf.keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=3)
outputs = layer(inputs)  # Shape: (batch_size, 10, 10, 10, 3)