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ConvLSTM3D 层

[source]

ConvLSTM3D class

keras.layers.ConvLSTM3D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding="valid",
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    activation="tanh",
    recurrent_activation="sigmoid",
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    recurrent_initializer="orthogonal",
    bias_initializer="zeros",
    unit_forget_bias=True,
    kernel_regularizer=None,
    recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    dropout=0.0,
    recurrent_dropout=0.0,
    seed=None,
    return_sequences=False,
    return_state=False,
    go_backwards=False,
    stateful=False,
    **kwargs
)

3D 卷积 LSTM.

类似于 LSTM 层,但输入变换和循环变换都是卷积的.

参数: filters: 整数,输出空间的维度（卷积中滤波器的数量）. kernel_size: 整数或 3 个整数的元组/列表,指定卷积窗口的大小. strides: 整数或 3 个整数的元组/列表,指定卷积的步长长度.strides > 1 与 dilation_rate > 1 不兼容. padding: 字符串,"valid" 或 "same"（不区分大小写）. "valid" 表示不填充."same" 会导致在输入的左右或上下均匀填充,使得输出具有与输入相同的高度/宽度维度. data_format: 字符串,"channels_last" 或 "channels_first". 输入中维度的顺序."channels_last" 对应于形状为 (batch, steps, features) 的输入,而 "channels_first" 对应于形状为 (batch, features, steps) 的输入.它默认为 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值.如果你从未设置过它,那么它将是 "channels_last". dilation_rate: 整数或 3 个整数的元组/列表,指定用于扩张卷积的扩张率. activation: 要使用的激活函数.默认应用双曲正切激活函数 (tanh(x)). recurrent_activation: 用于循环步骤的激活函数. use_bias: 布尔值,层是否使用偏置向量. kernel_initializer: kernel 权重矩阵的初始化器,用于输入的线性变换. recurrent_initializer: recurrent_kernel 权重矩阵的初始化器,用于循环状态的线性变换. bias_initializer: 偏置向量的初始化器. unit_forget_bias: 布尔值.如果为 True,则在初始化时将 1 加到遗忘门的偏置上. 与 bias_initializer="zeros" 结合使用. 这在 Jozefowicz et al., 2015 中推荐. kernel_regularizer: 应用于 kernel 权重矩阵的正则化函数. recurrent_regularizer: 应用于 recurrent_kernel 权重矩阵的正则化函数. bias_regularizer: 应用于偏置向量的正则化函数. activity_regularizer: 应用于的正则化函数. kernel_constraint: 应用于 kernel 权重矩阵的约束函数. recurrent_constraint: 应用于 recurrent_kernel 权重矩阵的约束函数. bias_constraint: 应用于偏置向量的约束函数. dropout: 0 到 1 之间的浮点数.用于输入线性变换的单元丢弃的比例. recurrent_dropout: 0 到 1 之间的浮点数.用于循环状态线性变换的单元丢弃的比例. seed: 用于丢弃的随机种子. return_sequences: 布尔值.是否返回输出序列中的最后一个输出,还是返回完整序列.默认: False. return_state: 布尔值.是否在输出之外返回最后一个状态.默认: False. go_backwards: 布尔值（默认: False）. 如果为 True,则反向处理输入序列并返回反向序列. stateful: 布尔值（默认 False）.如果为 True,则批次中索引 i 的每个样本的最后一个状态将用作下一批次中索引 i 的样本的初始状态. unroll: 布尔值（默认: False）. 如果为 True,则网络将展开,否则将使用符号循环. 展开可以加速 RNN,尽管它往往更占用内存. 展开仅适用于短序列.

调用参数: inputs: 一个 6D 张量. mask: 形状为 (samples, timesteps) 的二进制张量,指示是否应屏蔽给定的 timestep. training: Python 布尔值,指示层应在训练模式还是推理模式下运行. 仅在设置了 dropout 或 recurrent_dropout 时相关. initial_state: 传递给单元格第一次调用的初始状态张量列表.

输入形状:

  • 如果 data_format='channels_first': 5D 张量,形状为: (samples, time, channels, *spatial_dims)
  • 如果 data_format='channels_last': 5D 张量,形状为: (samples, time, *spatial_dims, channels)

输出形状:

  • 如果 return_state: 一个张量列表.第一个张量是输出. 其余张量是最后一个状态, 每个 4D 张量,形状为: (samples, filters, *spatial_dims) 如果 data_format='channels_first' 或形状为: (samples, *spatial_dims, filters) 如果 data_format='channels_last'.
  • 如果 return_sequences: 5D 张量,形状为: (samples, timesteps, filters, *spatial_dims) 如果 data_format='channels_first' 或形状为: (samples, timesteps, *spatial_dims, filters) 如果 data_format='channels_last'.
  • 否则,4D 张量,形状为: (samples, filters, *spatial_dims) 如果 data_format='channels_first' 或形状为: (samples, *spatial_dims, filters) 如果 data_format='channels_last'.

参考文献:

ConvLSTM3D 层
ConvLSTM3D class