本文主要是介绍MaxPooling1D和globalMaxPooling1D的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.GlobalMaxPooling1D:
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]。
是对步长维度的向量求最大值。故会产生维度压缩
2.MaxPooling1D：
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]。
是对每一次卷积的kernel内的向量求最大值，产生一个新的向量。而没有做额外多余的处理。
the [[.7, -0.2, .1] |池化大小是2，所以一次选两个字，首先对
boy [.8, -.3, .2] | 前两个向量求最大值，也就是the和boy。 | 步长是1，移动到
will [.2, -.1, .4] | boy和will
live [.4 -.4, .8]]
池化层处理时并未增加新的变量和参数。
Keras学习笔记(四)：MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D的区别_林夕-CSDN博客_maxpooling1d
这篇关于MaxPooling1D和globalMaxPooling1D的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
