深入理解maxpooling1d

一、maxpooling1d是什么？

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已經(jīng)成為現(xiàn)在的主流模型。在CNN結(jié)構(gòu)中，池化層的作用就是對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，從而減小特征圖的尺寸，提取出主要特征，并減少特征數(shù)量，達(dá)到降維與減少計(jì)算量的目的。

maxpooling1d作為一種池化操作，是專門針對(duì)一維特征的池化方式。按照固定的池化窗口大小，將輸入張量進(jìn)行區(qū)域劃分，對(duì)每個(gè)區(qū)域取最大值作為輸出特征值。因此，maxpooling1d適用于處理具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)，如語音信號(hào)和文本數(shù)據(jù)等。

二、maxpooling1d的應(yīng)用場(chǎng)景

相比于一般的池化層，maxpooling1d具有主要特點(diǎn)：不同于平均值或相加等操作，取最大值使得輸出特征對(duì)于噪聲和小變化具有更強(qiáng)的魯棒性。這也是maxpooling1d適用于許多場(chǎng)景的原因。

例如：在文本分類中，文本序列長(zhǎng)度不一，通過maxpooling1d將不同長(zhǎng)度的句子降維到一個(gè)固定的特征維度進(jìn)行比較。另外，在語音信號(hào)處理中，maxpooling1d可以用于抽取單詞及其重要特征。

三、maxpooling1d的輸入輸出尺寸

輸入的張量形狀為(batch_size, input_length, input_channels)，output_length的計(jì)算方式為：

`python output_length = (input_length - pool_size)/stride + 1 `

其他參數(shù)的含義如下：

input_length：輸入的數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度 input_channels：輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù) pool_size：池化窗口的大小 stride：步幅

在一維輸入數(shù)據(jù)中，輸出的張量形狀為(batch_size, output_length, input_channels)。

四、maxpooling1d的代碼實(shí)現(xiàn)

Tensorflow中實(shí)現(xiàn)maxpooling1d的代碼如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling1D

maxpool = MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')

#數(shù)據(jù)的shape：(batch_size, input_length, input_channels)
x = tf.Variable(tf.random.normal([32, 16, 4]))
out = maxpool(x)

#out.shape：(batch_size, output_length, input_channels)
print(out.shape)

代碼解釋：

MaxPooling1D(): 初始化一個(gè)maxpooling1d操作，其中pool_size表示池化窗口大小，strides表示步幅，padding表示邊界填充方式 tf.Variable(): 初始化輸入張量 maxpool(): 對(duì)x進(jìn)行池化操作 out.shape: 輸出池化后張量的形狀

五、maxpooling1d的參數(shù)講解

1. pool_size參數(shù)

池化窗口的大小，它是一個(gè)整數(shù)，代表了在時(shí)間軸方向的池化窗口的大小。如果為2，則池化窗口大小為2（與kernel_size類似），即將輸入序列分為了連續(xù)2個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)，這就相當(dāng)于將長(zhǎng)度減半。參數(shù)默認(rèn)值為2。

2. strides參數(shù)

池化的步幅大小，這一參數(shù)決定著卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積時(shí)每次移動(dòng)（向下采樣）的距離。在時(shí)間維度上為1，因?yàn)橐话悴介L(zhǎng)取1，即池化窗口從序列最左邊開始往右移動(dòng)，遇到一個(gè)池化窗口就將其內(nèi)部數(shù)據(jù)集中處理得到一個(gè)新的池化特征，然后再開始遍歷下一個(gè)池化窗口。

3. padding參數(shù)

當(dāng)設(shè)填充為“SAME”時(shí)，填充到輸出時(shí)長(zhǎng)與輸入時(shí)長(zhǎng)相同；當(dāng)padding設(shè)為'MAX'時(shí)，填充到輸出時(shí)長(zhǎng)能被池化尺寸整除。

六、maxpooling1d的優(yōu)點(diǎn)

maxpooling1d在語音識(shí)別和文本分類等具有時(shí)間序列特征的問題中具有很大的優(yōu)勢(shì)，可以更好地抽取重要信息。另外，maxpooling1d對(duì)于噪聲和小變化更加魯棒，具有更好的魯棒性。

七、maxpooling1d的局限性

maxpooling1d不適用于圖像處理、視頻處理、三維圖形處理等輸入具有強(qiáng)空間特征數(shù)據(jù)，此時(shí)需要使用maxpooling2d和maxpooling3d等等二維和三維池化操作。

八、小結(jié)

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，maxpooling1d作為一種針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的池化操作，在語音信號(hào)和文本數(shù)據(jù)中能夠很好地抽取重要特征，同時(shí)還具有更好的魯棒性。maxpooling1d參數(shù)的設(shè)置也需要根據(jù)實(shí)際問題進(jìn)行合理的選擇。