maxout

paddle.nn.functional. maxout ( x, groups, axis=1, name=None )

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

  • x (Tensor) - 输入是形状为 \([N, C, H, W]\) 或 \([N, H, W, C]\) 的 4-D Tensor，N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度，数据类型为 float32 或 float64。

  • 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。

  • 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

COPY-FROM: paddle.nn.functional.maxout