Co robi subsample w tej funkcji keras?W jaki sposób zaimplementować podpróbkę, np. Keras w tensorflow?
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)
W jaki sposób można wdrożyć ten subsample w tensorflow?
Podpróbka w Kerasie jest taka sama jak w tensorflow. Możesz użyć argumentu kroku w funkcji tensorflow tf.nn.conv2d(), aby to zaimplementować.
Podpórki/kroki informują o tym, jak przesuwać filtr w każdym wymiarze podczas wykonywania splotu. Na przykład z krokiem 1 w każdym kierunku przesunie się filtr o jeden dla każdego splotu i wytworzy wynik o tym samym rozmiarze, co dane wejściowe (z wyjątkiem efektów dopełniania obramowania). Jeśli kroki zostały ustawione na 2, wymiary wyniku byłyby o połowę mniejsze niż oryginalne zdjęcie.
Istnieją różne sposoby wykonywania podpróbkowania. Możesz zrobić średnie sumowanie, gdzie bierzesz średnią łatkę lub maksymalne łączenie, przy czym ta ostatnia jest bardziej popularna. Użyj tf.nn.avg_pool() lub tf.nn.max_pool(), dokumentacja dla tych funkcji można znaleźć here