如何在 Keras 中实现 L2 池化层？

【问题标题】：How to implement a L2 pooling layer in Keras?如何在 Keras 中实现 L2 池化层？
【发布时间】：2019-06-27 01:45:54
【问题描述】：

我正在尝试找出是否有任何方法可以在 Keras 中实现 L2 池化层。有谁知道如何处理它？

【问题讨论】：

this的可能重复
好像关于L2规范层的讨论比较多。这是两个不同的东西。我正在寻找 L2 池层。

标签： tensorflow machine-learning keras keras-layer

【解决方案1】：

建立在this 答案之上，我在此处的评论中提到的是您正在寻找的 L2-norm 池化层。

from keras.layers import Lambda
import keras.backend as K

def l2_norm2d(x, pool_size = (2,2), strides = None,
             padding = 'valid', data_format=None):
    if strides is None:
        strides = pool_size
    x = x ** 2
    output = K.pool2d(x, pool_size, strides,
                          padding, data_format, pool_mode='avg')
    output  = K.sqrt(output)
    return output

【讨论】：