maxout

paddle.fluid.layers. maxout ( x, groups, name=None, axis=1 )

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：

\[\begin{split}y_{si+j} &= \max_k x_{gsi + sk + j} \\ g &= groups \\ s &= \frac{input.size}{num\_channels} \\ 0 \le &i < \frac{num\_channels}{groups} \\ 0 \le &j < s \\ 0 \le &k < groups\end{split}\]
请参阅论文：

参数

  • x (Variable) - 4-D Tensor，maxout 算子的输入 Tensor，其数据类型为 float32，数据格式为 NCHW 或 NHWC，其中 N 为 batch size ，C 为通道数，H 和 W 为特征图的高和宽。

  • groups (int) - 指定将输入 Tensor 的 channel 通道维度进行分组的数目。输出的通道数量为通道数除以组数。

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

  • axis (int) - 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：1。

返回

4-D Tensor，数据类型和格式与 x 一致。

返回类型

Variable

抛出异常

  • ValueError - 如果 axis 既不是 1，也不是-1 或 3。

代码示例

COPY-FROM: paddle.fluid.layers.maxout