如何在Keras中实现平均池化层 [英] How to implement a Mean Pooling layer in Keras
本文介绍了如何在Keras中实现平均池化层的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
在Keras中似乎没有内置支持RNN的平均池化层.有人知道如何包装吗?
There seems no built-in support for Mean Pooling layer for RNN in Keras. Anyone knows how to wrap one?
http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html
推荐答案
Keras为此提供了一层AveragePooling1D
.如果使用图谱API,则应该能够执行以下操作:
Keras has a layer AveragePooling1D
for that. If you use the graph API, you should be able to do something like:
model.add_node(AveragePooling1D(...),
inputs=['h0', 'h1', ..., 'hn'],
merge_mode='concat', ...)
这篇关于如何在Keras中实现平均池化层的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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