不了解GlobalMaxPooling1D keras

Question

我不确定我是否理解GlobalMaxPooling1D中的Keras。 我有uni gram＆amp;文本的特征向量。比克＆amp;三和 我将它们连接成[ ? , 3 , 256 ]的形式 然后我申请GlobalMaxPooling1D。

那么，GlobalMaxPooling1D选择最佳特征向量并返回(batch_size, features)吗？

Answer 1

GlobalMaxPooling1D图层不会选择最佳特征向量，而只是从256个要素中的每一个中获取特征向量的最大值。

例如，假设对于一个样本，您的三个特征向量如下所示：

v1 = [1, 0, 0, 0, ...]
v2 = [0, 1, 0, 0, ...]
v3 = [0, 0, 1, 0, ...]

执行GlobalMaxPooling1D操作后，您将获得一个类似于此形状的特征向量（n_features）：

v = [1, 1, 1, 0, ...]

在批次上执行时，将对批次中的每个样品执行此操作。如你所说，返回张量的大小将具有一个形状（batch_size，n_features）。