Слой GlobalAveragePooling1D

Слой GlobalAveragePooling1D применяется к последовательностям и вычисляет среднее значение по временной оси для каждого канала. На вход слой принимает трехмерный тензор формы (batch_size, steps, features), а на выходе возвращает двумерный тензор формы (batch_size, features). Слой не имеет обучаемых параметров.

Параметр data_format задает порядок осей во входном тензоре. По умолчанию используется значение channels_last, что соответствует форме (batch, steps, features).

Синтаксис

tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(data_format='channels_last')

Пример

Давайте создадим слой глобального усреднения и применим его к тензору с последовательностью:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()
t = tf.constant([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]])
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([[3. 4.]], shape=(1, 2), dtype=float32)

Значения вычислены как среднее по шагам: (1+3+5)/3 = 3 и (2+4+6)/3 = 4.

Пример

Давайте применим слой к тензору с несколькими объектами в батче:

<+python+> import tensorflow as tf layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D() t = tf.constant([ [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]] ]) res = layer(t) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
	[[2. 3.]
	 [6. 7.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

Пример

Давайте используем слой внутри модели Keras для классификации последовательностей:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Input(shape=(5, 3)),
	tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
	tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.summary()

Результат выполнения кода:

"Model: \"sequential\"
 _________________________________________________
 Layer (type)				Output Shape			  Param #
=================================================
 input_layer (InputLayer)	[(None, 5, 3)]			0
 
 global_average_pooling1d   (None, 3)				 0
 
 dense (Dense)			   (None, 1)				 4
=================================================
Total params: 4 (16.00 B)
Trainable params: 4 (16.00 B)
Non-trainable params: 0 (0.00 B)"

Смотрите также

слой GlobalAveragePooling2D,
который выполняет глобальное усреднение для двумерных данных
слой GlobalMaxPooling1D,
который выполняет глобальное взятие максимума
слой AveragePooling1D,
который выполняет локальное усреднение по окну
слой Flatten,
который преобразует многомерный тензор в вектор