layers.MaxPool1D
时间: 2023-10-15 13:29:44 浏览: 112
layers.MaxPool1D是tf.keras中的一个函数,用于对1D时间数据进行最大池化操作。通过采用指定的窗口大小,在每个窗口内选择最大的值来对输入进行下采样。窗口的移动距离由strides参数控制。当使用"valid"填充选项时,输出结果的形状为(input_shape - pool_size + 1) / strides。当使用"same"填充选项时,输出结果的形状与输入形状相同(input_shape / strides)。pool_size参数定义了最大池化窗口的尺寸,strides参数指定每个池化步骤的窗口移动距离。padding参数用于指定填充方式,可以选择"valid"或"same"。data_format参数用于指定输入尺寸的顺序,可以选择"channels_last"或"channels_first"。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TF-tf.keras.layers.MaxPool1D](https://blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/109695318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38666753/12855725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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