分數最高，集中在keras

在keras LIB現有的功能，包括MAX-池，平均池等分數最高，集中在keras

不過，我想實現的分數最高，集中在基於紙張https://arxiv.org/abs/1412.6071 keras。

我的實現如下：

model = Sequential() 
...... 
model.add(Conv2D(32, (3, 3))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

所以，與其model.add（MaxPooling2D（pool_size =（2,2））），我想實現類似如下：

model.add(fractionalMaxpool2D(..............))

可能嗎？我目前在張量流中使用keras作爲後端。

欣賞是否有人會提供算法/代碼。

我對此很新，因爲我之前沒有寫過任何自定義圖層，所以任何人都可以提供幫助嗎？謝謝！

來源

2017-06-29 Jacob

你需要更具體。你想讓人們爲你實現算法嗎？ – Pablo

是的！那樣就好了。好的，我將編輯帖子以更具體！謝謝 – Jacob

您的問題已答覆[這裏]（https://stackoverflow.com/questions/44991470/using-tensorflow-layers-in-keras）。 – cLottzen

在我看來，你可以做到這一點通過實現自定義層

class FractionalMaxpool2D(Layer): 
    def __init__(self, output_dim): 
     super(FractionalMaxpool2D, self).__init__() 
     self.output_dim = output_dim 
    def build(self, input_shape): 
     # Create a trainable weight variable for this layer. 
     # This kind of layer doesn't have any variable 
     pass 
    def call(self, x): 
     # Handle you algorithm here 
     return .... 
    def compute_output_shape(self, input_shape): 
     # return the output shape 
     return (input_shape[0], self.output_dim)

的問題是很難實現的，使用GPU分數最高池的核心功能。請檢查Keras's Github的this discussion。

來源

2017-06-29 06:29:42

好的，謝謝你的建議！由於我對它很陌生，你會好好解釋一下代碼是怎麼回事？謝謝 – Jacob

我的意思是你應該爲你的目的創建自定義層。自定義圖層是從Layer類擴展而來的。層中的一些重要方法是： - build：如果需要，則創建可訓練變量。 - call：執行您的計算以獲得輸出 - compute_output_shape：返回輸出形狀（數據在通過圖層後的形狀是什麼） –

好的，我會嘗試。多謝兄弟 – Jacob

分數最高，集中在keras

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