如何在 Tensorflow 中使用 L2 池化？

Question

我正在尝试实现一种使用 L2 池化的 CNN 架构。参考论文特别认为 L2 pooling 比 max pooling 更好，所以我想在 tanh 激活函数之后尝试 L2 pooling。

但是，Tensorflow 似乎只提供 tf.nn.ave_pool / tf.nn.max_pooling / tf.nn.max_pool_with_argmax。

有没有办法在 Tensorflow 中实现 L2 池化？

conv = tf.....
h = tf.nn.tanh(conv)
p = tf.pow(tf.nn.ave_pool(tf.pow(h,2)), 0.5)

这将是等效的吗？这在反向传播方面会很好吗？

Answer 1

对于那些可能想知道的人，当我尝试在 Yaroslav Bulatov 的回应中时，我可以看到更好的性能！谢谢！