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參考目錄：

• 1 池化層

• • 1.1 最大池化層

  • 1.2 平均池化層

  • 1.3 全局最大池化層

  • 1.4 全局平均池化層

• 2 Normalization

• • 2.1 BN

  • 2.2 LN

1 池化層

和卷積層相對應，每一種池化層都有1D,2D,3D三種類型，這里主要介紹2D處理圖像的一個操作。1D和3D可以合理的類推。

1.1 最大池化層

tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,?2),?strides=None,?padding="valid",?data_format=None,?**kwargs )

這個strides在默認的情況下就是步長為2 下面看個例子：

import?tensorflow?as?tf x?=?tf.random.normal((4,28,28,3)) y?=?tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)) print(y(x).shape) >>>?(4,?14,?14,?3)

如果你把strides改成1：

import?tensorflow?as?tf x?=?tf.random.normal((4,28,28,3)) y?=?tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides?=?1) print(y(x).shape) >>>?(4,?27,?27,?3)

如果再把padding改成‘same’:

import?tensorflow?as?tf x?=?tf.random.normal((4,28,28,3)) y?=?tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides?=?1,padding='same') print(y(x).shape) >>>?(4,?28,?28,?3)

這個padding默認是'valid'，一般strides為2，padding是valid就行了。

1.2 平均池化層

和上面的最大池化層同理，這里就展示一個API就不再多說了。

tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,?2),?strides=None,?padding="valid",?data_format=None,?**kwargs )

1.3 全局最大池化層

tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None,?**kwargs)

這個其實相當于pool_size等于特征圖尺寸的一個最大池化層。看一個例子：

import?tensorflow?as?tf x?=?tf.random.normal((4,28,28,3)) y?=?tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D() print(y(x).shape) >>>?(4,?3)

可以看到，一個通道只會輸出一個值，因為我們的輸入特征圖的尺寸是，所以這里的全局最大池化層等價于pool_size=28的最大池化層。

1.4 全局平均池化層

與上面的全局最大池化層等價。

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None,?**kwargs)

2 Normalization

Keras官方只提供了兩種Normalization的方法，一個是BatchNormalization，一個是LayerNormalization。雖然沒有提供InstanceNormalization和GroupNormalization的方法，我們可以通過修改BN層的參數來構建。

2.1 BN

tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True,beta_initializer="zeros",gamma_initializer="ones",moving_mean_initializer="zeros",moving_variance_initializer="ones",beta_regularizer=None,gamma_regularizer=None,beta_constraint=None,gamma_constraint=None,renorm=False,renorm_clipping=None,renorm_momentum=0.99,fused=None,trainable=True,virtual_batch_size=None,adjustment=None,name=None,**kwargs )

我們來詳細講解一下參數：

• axis：整數。表示哪一個維度是通道數維度，默認是-1，表示是最后一個維度。如果之前設置了channels_first,那么需要設置axis=1.

• momentum：當training過程中，Batch的均值方差會根據batch計算出來，在預測或者驗證的時候，這個均值方差是采用training過程中計算出來的滑動均值和滑動方差的。具體的計算過程是：

• epsilon:一個防止運算除法除以0的一個極小數，一般不做修改；

• center：True的話，則會有一個可訓練參數beta，也就是beta均值的這個offset；如果是False的話，這個BN層則退化成以0為均值，gamma為標準差的Normalization。默認是True，一般不做修改。

• scale：與center類似，默認是True。如果是False的話，則不使用gamma參數，BN層退化成以beta為均值，1為標準差的Normalization層。

• 其他都是初始化的方法和正則化的方法，一般不加以限制，使用的方法在上節課也已經講解了，在此不加贅述。

這里需要注意的一點是，keras的API中并沒有像PyTorch的API中的這個參數group，這樣的話，就無法衍生成GN和InstanceN層了，在之后的內容，會在Tensorflow_Addons庫中介紹

2.2 LN

tf.keras.layers.LayerNormalization(axis=-1,epsilon=0.001,center=True,scale=True,beta_initializer="zeros",gamma_initializer="ones",beta_regularizer=None,gamma_regularizer=None,beta_constraint=None,gamma_constraint=None,trainable=True,name=None,**kwargs )

參數和BN的參數基本一致。直接看一個例子：

import?tensorflow?as?tf import?numpy?as?np x?=?tf.constant(np.arange(10).reshape(5,2)*10,dtype=tf.float32) print(x) y?=?tf.keras.layers.LayerNormalization(axis=1) print(y(x))

運行結果為：

tf.Tensor( [[?0.?10.][20.?30.][40.?50.][60.?70.][80.?90.]],?shape=(5,?2),?dtype=float32) tf.Tensor( [[-0.99998??0.99998][-0.99998??0.99998][-0.99998??0.99998][-0.99998??0.99998][-0.99998??0.99998]],?shape=(5,?2),?dtype=float32)

我在之前的文章中已經介紹過了LN，BN，GN，IN這幾個歸一化層的詳細原理，不了解的可以看本文最后的相關鏈接中找一找。

- END -

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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