Глобальный пул в TensorFlow

Глобальный пул превращает каждый канал двумерной карты в одно число. Для усреднения по всей площади в Keras используют класс GlobalAveragePooling2D: на выходе получается таблица, где строка - одна картинка из партии, а столбцы - каналы.

Подадим партию из одной карты 2×2 с двумя каналами и выведем ответ:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
	[[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]])
layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
out = layer(images)
print(out)
# выведет tf.Tensor([[4. 5.]], shape=(1, 2), dtype=float32)

Размеры высоты и ширины исчезают, остаются только партия и число каналов. Сравним формы до и после:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
	[[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]])
layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
out = layer(images)
print(images.shape)
print(out.shape)
# выведет (1, 2)

Если в партии несколько картинок, каждая даёт отдельную строку усреднённых каналов:

import tensorflow as tf

images = tf.zeros((3, 4, 4, 2))
layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
out = layer(images)
print(out.shape)

Создайте партию из одной карты 3×3 с одним каналом из единиц. Сведите её к одному числу усреднением по площади и выведите результат.

Задайте две карты 2×2 с тремя каналами в одной партии. Получите таблицу усреднённых значений и выведите её форму.

Соберите карту 4×4 с двумя каналами, где первый канал - нули, второй - единицы. Сведите карту к ряду из двух средних и выведите ответ.