GlobalMaxPooling1D和MaxPooling1D的区别

区别：
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1.GlobalMaxPooling1D:

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在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。
比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。

2.MaxPooling1D：

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也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化的大小。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=2，步长stride=1，那么经过MaxPooling(pooling_size=2, stride=1)后，输出数据维度是[10, 3, 10]。

k_input = keras.Input(shape=(config.max_seq_length,))print(k_input.shape)embedding = Embedding(config.vocab_size, config.embedding_dim, input_length=config.max_seq_length)embedding_input = embedding(k_input)# 加入一维卷积,conv shape为(None, 48（50-3+1）, 128（卷积核数）)conv_1 = Conv1D(config.num_filters, config.kernel_size)(embedding_input)# 加入一维池化，在第二个维度上向下滑pool_1(None, 46（48-3+1）, 128)# pool_1 = MaxPooling1D(3, 1)(conv_1)# # 再加入一维卷积，conv_2（None, 44(46-3+1), 64）# conv_2 = Conv1D(64, config.kernel_size)(pool_1)# 再加入一维池化，pool_2（None, 42（44-3+1）, 64）# pool_2 = MaxPooling1D(3, 1)(conv_2)# 最后全局池化，按照第二个维度取最大值，所以第二个维度就消失了pool_3（None, 64）pool_3 = GlobalMaxPooling1D()(conv_1)print(pool_3.shape)print(222222)print(embedding_input.shape)# global_embedding_input = GlobalAveragePooling1D()(embedding_input)hidden1_layer_tensor = Dense(64, activation='relu')(pool_3)output_layer_tensor = Dense(config.num_classes, activation="softmax")(hidden1_layer_tensor)model = keras.Model(inputs=k_input, outputs=output_layer_tensor)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=["accuracy"])

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