最大値のプーリングをPythonで実装する方法
メモ書き
参考になれば幸いです。
#ライブラリー呼び出し
import numpy as np
#下記データで最大値のプーリングをPythonで実装するには
#行列（データ）作成
array = np.arange(16).reshape(4, 4)
print("arrayは：", array)
#カーネル（フィルター）サイズ
kernel_size = 2
#ストライド（移動）サイズ
stride = 1
#最大値でプーリングを実施する関数
def max_pooling(array, kernel_size, stride):
a_h,a_w = array.shape
print("a_h(行列横方向サイズ) : ", a_h)
print("a_w（行列縦方向サイズ） : ", a_w)
k_h = kernel_size
k_w = kernel_size
print("k_h（カーネルサイズ） : ", k_h)
row = int((a_w - k_w)/stride +1)
print("row(OUTPUT行列の横方向サイズ) : ", row)
column = int((a_h-k_h)/stride + 1)
print("column（OUTPUT行列の縦方向サイズ） : ", column)
output = np.zeros((column,row))
print("output行列（0行列）の作成：", output)
for i in range(column):
for j in range(row):
temp = np.zeros((k_h,k_w))
for m in range(k_h):
for n in range(k_w):
temp[m,n] = array[i*stride + m, j*stride + n]
output[i,j] = temp.max()
print("tempMAX(プーリングの最大値) : ", temp.max())
print("temp.max()の値をi行目に入れる。 i : ", i)
print("temp.max()の値をj列目に入れる。 j : ", j)
print("プーリング後の最終出力は")
return output
#実際に出力
max_pooling (array, kernel_size, stride)
#以下出力結果
a_h(行列横方向サイズ) : 4
a_w（行列縦方向サイズ） : 4
k_h（カーネルサイズ） : 2
row(OUTPUT行列の横方向サイズ) : 3
column（OUTPUT行列の縦方向サイズ） : 3
output行列（0行列）の作成： [[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
tempMAX(プーリングの最大値) : 5.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 0
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 0
tempMAX(プーリングの最大値) : 6.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 0
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 1
tempMAX(プーリングの最大値) : 7.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 0
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 2
tempMAX(プーリングの最大値) : 9.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 1
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 0
tempMAX(プーリングの最大値) : 10.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 1
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 1
tempMAX(プーリングの最大値) : 11.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 1
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 2
tempMAX(プーリングの最大値) : 13.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 2
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 0
tempMAX(プーリングの最大値) : 14.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 2
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 1
tempMAX(プーリングの最大値) : 15.0
temp.max()の値をi行目に入れる。 i : 2
temp.max()の値をj列目に入れる。 j : 2
プーリング後の最終出力は
array([[ 5., 6., 7.],
[ 9., 10., 11.],
[13., 14., 15.]])