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python - Keras 功能 API：池化输入未提供正确的输出形状

问题描述

我正在使用 Tensorflow 学习 Keras，我构建了一个非常简单的模型，它采用大小的输入图像224x224x3并应用MaxPooling，将其展平为一维向量，这个一维向量是输出。

请注意，此模型仅用于教程目的。但是，当我看到模型的摘要时，即model.summary()池化层的输出与输入的大小相同。

代码：

    in_shape = (224, 224, 3)
    in_feats = Input(shape=in_shape)
    pool = MaxPooling2D(pool_size=4, strides=1, padding='same')(in_feats)
    flat = Flatten(name='flat')(pool)
    model = Model(inputs=in_feats, outputs=flat)
    # print summary
    print (model.summary())

总结如下：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 224, 224, 3)       0         
_________________________________________________________________
pool (MaxPooling2D)          (None, 224, 224, 3)       0         
_________________________________________________________________
flat (Flatten)               (None, 150528)            0         
=================================================================
Total params: 0
Trainable params: 0
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

您会注意到池化层的输出与输入的大小相同。这可能是什么原因造成的？

标签： pythontensorflowkerasdeep-learning

解决方案

这是一个愚蠢的错误。结果取决于池化层使用的填充类型。下面给出正确的结果。

pool = MaxPooling2D(pool_size=4, strides=1, padding='valid')(in_feats)

您可以在此处阅读有关填充的更多信息

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