maxout¶

paddle.nn.functional. maxout ( x, groups, axis=1, name=None ) [源代码] ¶

maxout 激活层。

假设输入形状为(N, Ci, H, W)，输出形状为(N, Co, H, W)，则 \(Co=Ci/groups\) 运算公式如下：

\[\begin{split}&out_{si+j} = \max_{k} x_{gsi + sk + j} \\ &g = groups \\ &s = \frac{input.size}{num\_channels} \\ &0 \le i < \frac{num\_channels}{groups} \\ &0 \le j < s \\ &0 \le k < groups\end{split}\]

参数¶

axis (int，可选) - 指定通道所在维度的索引。当数据格式为 NCHW 时，axis 应该被设置为 1，当数据格式为 NHWC 时，axis 应该被设置为-1 或者 3。默认值为 1。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，数据类型同 x 一致。

代码示例¶

          import paddle
import paddle.nn.functional as F

x = paddle.rand([1, 2, 3, 4])
# [[[[0.5002636  0.22272532 0.17402348 0.2874594 ]
#    [0.95313174 0.6228939  0.7129065  0.7087491 ]
#    [0.02879342 0.88725346 0.61093384 0.38833922]]
#   [[0.5231306  0.03807496 0.91661984 0.15602879]
#    [0.666127   0.616567   0.30741522 0.24044901]
#    [0.7142536  0.7351477  0.31588817 0.23782359]]]]
out = F.maxout(x, groups=2)
# [[[[0.5231306  0.22272532 0.91661984 0.2874594 ]
#    [0.95313174 0.6228939  0.7129065  0.7087491 ]
#    [0.7142536  0.88725346 0.61093384 0.38833922]]]]

         