어떻게 tensorflow에서 keras와 같은 서브 샘플을 구현할 수 있습니까?

Question

이 기능에서 subsample은 무엇을합니까? keras?

Convolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col, 
     subsample=subsample, 
     activation=activation, 
     border_mode=border_mode, 
     W_regularizer=W_regularizer, 
     b_regularizer=b_regularizer, 
     dim_ordering=dim_ordering)(x) 

어떻게 tensorflow이 subsample을 구현할 수있다?

Answer 1

Keras의 서브 샘플은 tensorflow의 스트라이드와 같습니다. tensorflow tf.nn.conv2d() 함수에서 strides 인수를 사용하여이를 구현할 수 있습니다.

서브 샘플/strides는 회선을 수행 할 때 각 차원에서 필터를 얼마나 이동 시킬지 알려줍니다. 예를 들어 각 방향으로 1의 보폭을 사용하면 각 컨볼 루션에 대해 필터를 하나씩 이동하고 입력과 동일한 크기의 출력을 생성합니다 (테두리 채우기 효과 제외). strides를 2로 설정하면 결과의 크기가 원본 이미지의 절반이됩니다.

Answer 2

하위 샘플링을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 평균 풀링을 할 수 있습니다. 패치의 평균을 취하거나, 최대 풀링을 할 수 있습니다. tf.nn.avg_pool() 또는 tf.nn.max_pool()을 사용하면이 함수에 대한 설명서는 here