Макс-пул в TensorFlow

Макс-пул уменьшает карту по высоте и ширине: в каждом окне фиксированного размера оставляют одно наибольшее значение в каждом канале. В Keras это класс MaxPooling2D.

Подадим партию из одной карты 2×2 с двумя каналами и окно 2×2, которое накрывает всю карту. Выведем результат:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 5.0], [3.0, 2.0]],
	[[4.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]])
layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2)
out = layer(images)
print(out)
# выведет tf.Tensor([[[[7. 8.]]]], shape=(1, 1, 1, 2), dtype=float32)

Число каналов не меняется, а высота и ширина делятся на размер окна, если окно без пропусков накрывает карту целиком. Проверим форму:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 5.0], [3.0, 2.0]],
	[[4.0, 6.0], [7.0, 8.0]]]])
layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2)
out = layer(images)
print(images.shape)
print(out.shape)
# выведет (1, 1, 1, 2)

Окно 1×2 сжимает только ширину и оставляет высоту прежней:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 5.0, 2.0],
	[3.0, 2.0, 4.0]]]])
layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(1, 2))
out = layer(images)
print(out.shape)

Создайте карту 4×4 с одним каналом в партии из одного элемента, заполните её числами от 0 до 15 по строкам. Сожмите её окном 2×2 и выведите форму ответа.

Задайте партию из одной карты 2×3 с двумя каналами из единиц. Примените окно 2×1 и выведите форму результата.

Соберите карту 3×3 с одним каналом, где в центре стоит 10, а остальные ячейки - 0. Сожмите окном 3×3 и выведите единственное число в ответе.