フラクショナルMAX-プールkeras

Question

のmax-プーリング、平均プーリングを含むkerasのlibに、既存の機能など

しかし、私は紙https://arxiv.org/abs/1412.6071に基づいkerasに端数MAX-プーリングを実装したいと思います。

私の実装は以下の通りです：

：

model = Sequential() 
...... 
model.add(Conv2D(32, (3, 3))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

ので、代わりにmodel.addの（MaxPooling2D（POOL_SIZE =（2、2）））、私は次のようなものを実装したいと思います

model.add(fractionalMaxpool2D(..............)) 

可能でしょうか？ 私は現在テンソルフローのバックエンドとしてケラスを使用しています。

誰かがアルゴリズム/コードを提供するかどうか鑑賞してください。

これまで私はカスタムレイヤーを書いていなかったので、これはとても新しくなりました。ありがとう！私の意見で

Answer 1

、カスタム層

class FractionalMaxpool2D(Layer): 
    def __init__(self, output_dim): 
     super(FractionalMaxpool2D, self).__init__() 
     self.output_dim = output_dim 
    def build(self, input_shape): 
     # Create a trainable weight variable for this layer. 
     # This kind of layer doesn't have any variable 
     pass 
    def call(self, x): 
     # Handle you algorithm here 
     return .... 
    def compute_output_shape(self, input_shape): 
     # return the output shape 
     return (input_shape[0], self.output_dim) 

を実装することで、問題はそれがGPUを使用するフラクショナル最大プーリングのためのコア機能を実装するのは難しいであることを行うことができます。 KerasのGithubからthis discussionを確認してください。