tf.keras.layers.SeparableConv1D

Посмотреть исходный код на GitHub

Разделяющая глубинная 1D свёртка.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution1D

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConv1D, tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConvolution1D

tf.keras.layers.SeparableConv1D(
    filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None,
    dilation_rate=1, depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform',
    pointwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Этот слой выполняет глубинную свёртку, которая действует раздельно на каналы, за которой следует точечная свёртка, которая смешивает каналы. Если use_bias имеет значение True и задан инициализатор смещения, он добавляет вектор смещения к выходу. Затем он необязательно применяет функцию активации для получения конечного результата.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т. е. число фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Одно целое число, определяющее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Одно целое число, определяющее шаги свёртки. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Один из `"valid"`, `"same"`, или `"causal"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения влево/вправо или вверх/вниз входных данных таким образом, что размер выходных данных по высоте/ширине совпадает с размером входных данных. `"causal"` приводит к свёрткам с причинной (разбавленной) задержкой, например, `output[t]` не зависит от `input[t+1:]`.
`data_format`	Строка, один из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок размерностей во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch_size, length, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, length)`.
`dilation_rate`	Целое число, определяющее коэффициент расширения для разбавленной свёртки. В настоящее время указание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов глубинной свёртки для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов глубинной свёртки будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Логическое значение, указывает, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра глубинной свёртки (см. `keras.initializers`).
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки (см. `keras.initializers`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра глубинной свёртки (см. `keras.regularizers`).
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свёртки (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру глубинной свёртки после обновления `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектированную переменную и должна возвращать спроектированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении (см. `keras.constraints`).
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру точечной свёртки после обновления `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после обновления `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`trainable`	Логическое значение, если `True` веса данного слоя будут помечены как обучаемые (и перечислены в `layer.trainable_weights`).

Форма входных данных:

3D тензор с формой: (batch_size, channels, steps) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (batch_size, steps, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

3D тензор с формой: (batch_size, filters, new_steps) если data_format='channels_first' или 3D тензор с формой: (batch_size, new_steps, filters) если data_format='channels_last'. Значение new_steps может измениться из-за заполнения или шагов.

Возвращаемое значение
Тензор ранга 3, представляющий `activation(separableconv1d(inputs, kernel) + bias)`.

Исключения
`ValueError`	при условии, что как `strides` > 1, так и `dilation_rate` > 1.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/SeparableConv1D