tf.keras.layers.SeparableConv2D

Просмотреть исходный код на GitHub

Двумерная свёртка с разделением каналов.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution2D

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConv2D, tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConvolution2D

tf.keras.layers.SeparableConv2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
    data_format=None, dilation_rate=(1, 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
)

Свёртки с разделением каналов сначала выполняют пространственную свёртку по глубине (которая действует на каждый входной канал по отдельности), а затем точечную свёртку, которая смешивает полученные выходные каналы. Аргумент depth_multiplier управляет тем, сколько выходных каналов генерируется на каждый входной канал на шаге разделения каналов.

Интуитивно свёртки с разделением каналов можно понимать как способ факторизации ядра свёртки на два меньших ядра или как крайнюю версию блока Inception.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть число выходных фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих высоту и ширину окна 2D-свёртки. Может быть одним целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющие шаги свёртки по высоте и ширине. Может быть одним целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному заполнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, что у выходных данных будет такая же высота/ширина, как у входных данных.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, то он будет равен "channels_last".
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющие скорость расширения, используемую для расширенной свёртки. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения `strides` != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свёртки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки по глубине будет равно `filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, никакая активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, указывающее, использует ли слой вектор смещения.
`depthwise_initializer`	Инициализатор для матрицы ядра свёртки по глубине (см. `keras.initializers`).
`pointwise_initializer`	Инициализатор для матрицы ядра точечной свёртки (см. `keras.initializers`).
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`pointwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра точечной свёртки (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его "активации") (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.constraints`).
`pointwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра точечной свёртки (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения (см. `keras.constraints`).

Форма входных данных:

4D тензор с формой: (batch_size, channels, rows, cols) если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: (batch_size, rows, cols, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

4D тензор с формой: (batch_size, filters, new_rows, new_cols) если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: (batch_size, new_rows, new_cols, filters) если data_format='channels_last'. Значения rows и cols могут измениться из-за заполнения.

Возвращает
4D тензор, представляющий `activation(separableconv2d(inputs, kernel) + bias)`.

Возбуждает
`ValueError`	если `padding` равно "causal".
`ValueError`	когда оба `strides` > 1 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/SeparableConv2D