例如，维度为 [10,1,224,224] 的输入需要减少为 [1,1,224,224]，其中 [samples,channels,rows,columns] 是维度的约定。
最佳答案
那么你的问题表述得很糟糕，请考虑使用 [10,1,224,224] 作为 input_shape 并批量处理此类张量。然后使用 Averagepooling3D，参见文档 here 。 您将无法使用常用层对批处理进行操作，除非您构建自己的自定义层:请参阅 here .
关于machine-learning - 如何在 Keras 中对批量大小应用均值/平均池化以获得整个批量的单个输出？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42303577/