問題タブ [max-pooling]
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python-3.x - keras密層の上位k要素を選択するには?
形状の密集した要素k-max poolingを選択するためにa を実行しようとしています。レイヤーを試してみましたが、ケラス プーリング レイヤーには少なくとも 2 次元の入力形状が必要なため、機能しません。次のレイヤーを使用していますが、次のエラーが発生しました。top-k(None, 30)MaxPooling1DLambda
エラー: ファイル "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/engine/base_layer.py"、474 行目、呼び出し output_shape = self.compute_output_shape(input_shape) ファイル "/usr/local/lib/ python3.5/dist-packages/keras/layers/core.py"、652 行目、compute_output_shape の return K.int_shape(x) ファイル "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/keras/backend/ tensorflow_backend.py"、591 行目、int_shape の return tuple(x.get_shape().as_list()) AttributeError: 'TopKV2' オブジェクトに属性 'get_shape' がありません
tensorflow - conv2d_7 の形状は (220, 220, 1) であると予想されていましたが、形状 (224, 224, 1) の配列を取得しました
オートエンコーダーを構築するために、keras ブログ ( https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html ) のチュートリアルに従っています。
独自のデータセットを使用し、224*224 サイズの画像で次のコードを使用しています。
autoencoder の概要を見ると、最後のレイヤーが 220 x 220 になるような出力が得られます。その概要のスナップショットを添付しました。
私が理解していないのは、112*112 から 110*110 にどのように変換されるのかということです。conv2d_6 (Conv2D) が 112*112 で 16 個のカーネルを提供することを期待していました。
Conv2D_6 レイヤーを削除すると機能します。しかし、私はそれをしたいと思っていました。何が悪いのかわかりません。
誰かがこれについて私を案内できますか?