如何在tensorflow中实现像keras这样的子样本？答案

【问题标题】：How can implement subsample like keras in tensorflow?如何在tensorflow中实现像keras这样的子样本？
【发布时间】：2016-07-31 06:31:19
【问题描述】：

subsample在keras这个函数中做了什么？

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)

如何在tensorflow 中实现这个subsample？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras

【解决方案1】：

Keras 中的 subsample 与 tensorflow 中的 strides 相同。您可以使用 tensorflow tf.nn.conv2d() 函数中的 strides 参数来实现这一点。

Subsample / strides 告诉您在执行卷积时要在每个维度上移动多少过滤器。例如，在每个方向上的步幅为 1 时，您将为每个卷积将过滤器移动一个，并产生与输入大小相同的输出（边框填充效果除外）。如果将步幅设置为 2，则结果的尺寸将是原始图像的一半。

【讨论】：

【解决方案2】：

进行二次抽样有不同的方法。您可以进行平均池化（取补丁的平均值）或最大池化，后者更受欢迎。使用 tf.nn.avg_pool() 或 tf.nn.max_pool()，这些函数的文档可以找到here

【讨论】：