池化层分为最大池化和平均池化正向传播的原理就不说了。误差反向传播原理如下： 假设第l(小写的l，不要看成数字’1’了)层为卷积层，第l+1层为pooling层，且pooling层的误差敏感项为： ,卷积层的误差敏感项为： , 则两者的关系表达式为： 这里符号●表示的是矩阵的点积操作，即对应元素的乘积。卷积层和unsample()后的po
目录：池化层的反向传播是怎么实现的一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理 一、前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得feature map的尺寸发生变化，假如做的池化，步距为2，假设第层有4个梯度，那么第层就会有16个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。 其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素。
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2024-04-06 22:08:28
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在以上的训练过程中，输出增量向后传播以获得隐藏节点增量，这个过程与前面讨论的增量规则基本相同。Other than Steps 3 and 4, in which theoutput delta propagates backward to obtain the hidden node delta, this processis basically the same as that of the
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2024-03-21 07:49:49
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1.pooling的反向传播: pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 mean pooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值,梯度要爆炸. max pooling:把梯度给最大的那个值,其他值的梯度为0.caffe用max_idx_来记录最大值的id.2.relu的反向传播:relu的公式: relu的倒数公式:
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2018-08-06 17:26:00
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1. 前言文章标题给出了四种Pooling的方法，这feature pooling方法是我在看论文的时候看到的，从最开的PoI Pooling到目前最新的Precise RoI Pooling由Pooling操作带来的检测精度影响越来越小。这篇文章目的是想梳理一下它们之间的区别与联系。2. RoI Pooling这种Pooling方法我是在Faster RCNN中看到的，该种Pooling方法采用的运算方法比较直接。下面是其计算的流程图：在该网络中假设使用的骨架网络中的 f e a t s t
原创
2021-08-13 09:32:04
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roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标
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2017-09-24 14:03:00
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RoI Pooling 与 RoI Align 都是“把不同大小的候选框（RoI）变成固定尺寸特征图”的操作，但 RoI Pooling 用量化→粗糙对齐，RoI Align 用双线性插值→子像素对齐，后者精度更高，已成为 2025 年检测/分割标配。 下面用“1 张图 + 2 段代码 + 3 个数 ...
反向传播是深度学习的基础知识，但是一开始直接看各种公式很容易让人一头雾水。本篇博客从一个简单的例子开始，一步步演示直至推导出反向传播的4大基本公式。希望能够帮助大家理解反向传播的知识。 链式法则 链式法则是反向传播的基础知识，对于链式法则大家理解下面两种case即可。 case1 : 
作者丨AlexChung@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/1...
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2021-07-18 14:23:50
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本文主要介绍了RoI Pooling与RoI Align的原理、差异和作用，并举例解释了执行步骤。
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2021-07-22 16:25:46
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极市平台基本概念RoIRoI(Region of Interest)...
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2021-08-30 17:33:52
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2.2 非线性反向传播2.2.1 提出问题在上面的线性例子中，我们可以发现，误差一次性地传递给了初始值w和b，即，只经过一步，直接修改w和b的值，就能做到误差校正。因为从它的计算图看，无论中间计算过程有多么复杂，它都是线性的，所以可以一次传到底。缺点是这种线性的组合最多只能解决线性问题，不能解决更复杂的问题。这个我们在神经网络基本原理中已经阐述过了，需要有激活函数连接两个线性单元。下面
RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络) 每个RNN都有一个循环核心单元。它把x作为输入，将其传入RNN。RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state)。这个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新，然后隐藏态会将结果返回至模型。ht = fw (ht-1, xt)其中，xt为t时刻的输入，ht为t时刻的内部隐藏态。RNN相当于把许多循
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2024-03-26 11:04:12
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## 实现PyTorch ROI Pooling的流程
为了教会你如何实现PyTorch的ROI Pooling，我们首先需要了解ROI Pooling的概念和原理。ROI Pooling是一种用于目标检测任务的特征提取方法，它可以从不同大小的目标区域中提取固定长度的特征向量。在PyTorch中，我们可以使用torchvision库来实现ROI Pooling。
### ROI Pooling
原创
2023-09-20 13:00:32
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化操作的反向梯度传播CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化，假设那么第l+1层的feature map有16个梯度，那么第l层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的l
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2021-08-27 15:00:29
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用简单的求导和张量的广播机制实现神经网络反向传播
正向传播要想了解反向传播，先要了解正向传播：正向传播的每一步是，用一个或很多输入生成一个输出。反向传播反向传播的作用是计算模型参数的偏导数。再具体一点，反向传播的每一个step就是：已知正向传播的输入本身，和输出的偏导数，求出每个输入的偏导数的过程。反向传播既简单，又复杂：它的原理很简单：链式法则求偏导。
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2024-03-20 14:38:26
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chainer的实现https://github.com/chainer/chainer/blob/master/chainer/functions/pooling/roi_pooling_2d.py有cpu和gpu的分别实现
原创
2021-09-07 11:05:21
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先区别一下前向传播和反向传播前向传播是输入层输入的数据（即样本）开始从前向后，一步步将数据传输到输出层，反向传播即反过来，从后向前一步步还原到输入层。反向传播的作用就是用于权重的更新，使神经网络的结果更接近于标签那么怎么衡量这个接近呢？我们要用到损失函数loss，来衡量模型的输出与真实标签的差异反向传播的原理就要用到我们常用的微积分中的链式求导法则即 相比于正向传
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2023-05-29 13:47:45
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反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）公式二（每一层的误差计算）公式三（权重θ的梯度） 适合不熟悉矩阵求导的人，我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。标记规定：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。: 代表第l层第j个神经元的输入。: 代表第l层第j个神经元的输出。 ：代表激活函数。 :代表第l层第j个神经元产生的错误。 L:代表神经网络的
1、损失函数 损失函数在统计学中是一种衡量损失和误差程度的函数，它一般包括损失项(loss term)和正则项(regularization term)。 损失项 损失项比较常见的有平方损失，常用在回归问题；以及对数损失函数，常用在分类问题。 &nbs
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2024-09-14 23:40:56
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