“Maximum” 方法使用工厂方法来完成层的最大值运算。该方法要求所有输入层形状相同（否则无法进行最大值运算）并返回一个最大值实例。
工厂方法
layerMaximumResult = TSP.layers.Maximum( [layer1, layer2, ...], { 配置参数列表 } )
〔参数一〕输入层数组，
支持一个或以上的输入层。
〔参数二〕外观动画等配置参数
图1 - 取最大值层示意图（左：收缩 | 右：展开）
配置列表
参数名 标签 |
类型 |
简介 |
具体用法细节和例子 |
|---|---|---|---|
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name |
String | 层的命名 | name: “layerName” 在顺序模型中，建议添加，以便从模型中获取层对象 在函数式模型中，必须给每个层添加 name 属性，且添加的名称 name 的值需要和预训练网络中对应层的名称相同 |
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color |
Color Format | 层的颜色 | Maximum默认颜色是红色 #E23E57 |
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closeButton |
Dict | 层关闭按钮外观控制列表， 查看详情 | display: Bool. true [默认值] 显示按钮, false 隐藏按钮 ratio: Int 为正常大小的几倍，默认为1倍，例如，当ratio设为2时，关闭按钮为正常大小的2倍大 |
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initStatus |
String | 本层初始化状态，查看详情 | close[默认值] : 收缩 open：展开 |
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animeTime |
Int | 张开和伸缩的速度 | 例如2000就是2秒，如果在layer中配置animeTime属性将会覆盖model中的animeTime。 |
属性
.outputShape
: Int[]
- filter_center_focus 表示本层输出Tensor的形状为3维。 dataFormat默认通道值在最后，例如outputShape = [ 32, 32, 4 ] 表示经过此层处理后，有4个特征图， 每个图大小为32*32。
- filter_center_focus 在 model.init() 后才可拿到数据，否则为 undefined。
.neuralValue : Int[]
- filter_center_focus 表示本层的层间输出值数组，加法层不改变输出的形状，和被加层的形状相同。
- filter_center_focus 在 model.init() 后才可拿到数据，否则为 undefined。
.name
: String
- filter_center_focus 表示本层的自定义名称。
- filter_center_focus 创建后即可取到。
.layerType
: String
- filter_center_focus 表示本层的类型，返回一个定值，字符串Maximum1d, Maximum2d, 或 Maximum3d。根据返回值字段可以判断构造模型的维度特征。
- filter_center_focus 创建后即可取到。
方法
.openLayer() : void
filter_center_focus展开 Layer，如果 Layer 已经处于 “open”
状态，Layer 将会保持 “open” 状态。
filter_center_focus详情参见 网络层状态。
.closeLayer() : void
filter_center_focus闭合 Layer，如果 Layer 已经处于 “close”
状态，Layer 将会保持 “close” 状态。
filter_center_focus详情参见 网络层状态。
使用样例
filter_center_focus将两个网络层求最大值，并获得一个最大值实例：
let maximumLayer = TSP.layers.Maximum(
[ layer1, layer2 ],
{
// 建议配置，在函数式模型中为必要配置
name: "MaximumLayer",
// 可选配置
animeTime: 4000,
initStatus: "open"
}
);什么时候用
如果你熟悉Keras | TensorFlow | tfjs 框架，构建模型时使用了加法操作（下表列出了可能的使用情景）。一一对应的，在TensorSpace中，使用本API。
| 框架名称 | 对应框架中新建对象代码段 |
|---|---|
| Keras | keras.layers.Maximum() |
| TensorFlow | tf.keras.layers.maximum( inputs, **kwargs ) |
| TensorFlow.js | tf.layers.maximum (config) |
源码