tensorflow में keras जैसे subsample कैसे कार्यान्वित कर सकते हैं?

Question

keras के इस फ़ंक्शन में क्या करता है?

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) 

tensorflow में इस subsample कैसे लागू कर सकते हैं?

Answer 1

केरास में subsample tensorflow में strides के समान है। आप इसे लागू करने के लिए tensorflow tf.nn.conv2d() फ़ंक्शन में strides तर्क का उपयोग कर सकते हैं।

सब्संप्राम/स्ट्रिड्स आपको बताता है कि प्रत्येक आयाम में फ़िल्टर को कितना स्थानांतरित करना है जब आप रूपांतरण करते हैं। उदाहरण के लिए प्रत्येक दिशा में 1 के एक चरण के साथ आप फ़िल्टर को प्रत्येक रूपांतरण के लिए एक स्थानांतरित कर देंगे और इनपुट के समान आकार के उत्पादन का उत्पादन करेंगे (सीमा पैडिंग प्रभाव को छोड़कर)। यदि परिणाम 2 के लिए निर्धारित किए गए थे तो परिणाम के आयाम मूल छवि के आधा होंगे।

Answer 2

सबसमलिंग करने के विभिन्न तरीके हैं। आप औसत पूलिंग कर सकते हैं, जहां आप पैच का औसत लेते हैं, या अधिकतम पूलिंग करते हैं, बाद वाला यह अधिक लोकप्रिय होता है। Tf.nn.avg_pool() या tf.nn.max_pool() का उपयोग करें, इन कार्यों के लिए प्रलेखन here

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