池化：池化的意义在于特征降维,池化技术大大降低了对于计算资源的损耗,除此以外还有降低模型过拟合的优点在卷积神经网络中，池化操作主要有两种。其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。如图2-4所示，池化过程是将输入图像平均划分成若干个矩形区域，最大的池化则是将池化区域的像素点取最大值，这种方式得到的特征图对纹理特征信息更加敏感；平均池化则是对池化区域
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2024-05-14 20:00:45
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目录三个经典网络残差网络1x1卷积google inception网络迁移学习数据增强如何使用开源代码一、三个经典网络LeNet[LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition]这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmaxAlexNet[Krizhevsky et
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2024-09-14 13:14:25
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在这个文章里，将通过数据的变化，来演示卷积神经网络中最大池化（MaxPooling），
最大池化（MaxPooling）是卷积神经网络的第二步，而本文的目的仅仅只是为了说明ksize、strides与padding参数 在 TensorFlow实例(5.3)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 文章中，第一层经网络用到下列句子 tf.nn.max_pool(x, ksize=
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2024-01-10 20:02:00
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2018-12-05 22:09:03 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出： N = (W − F + 2P) / S + 1 输出图片大小为 N×N。
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2018-12-05 22:10:00
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# 深度学习中的mAP计算公式解析
在深度学习中的目标检测任务中，评估模型性能的一个重要指标是mAP（mean Average Precision）。mAP可以有效地衡量模型在检测任务中正确识别目标的能力，特别是在处理多个类别时尤为重要。本文将介绍mAP的计算公式，并提供相应的代码示例。
## mAP的计算步骤
1. **计算AP（Average Precision）**: AP是通过对每个
原创
2024-09-20 09:03:59
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深度优先搜索算法（Depth-First-Search）是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。 深度优先搜索是图论中的经
tag-2021-11-10-tag开篇优化网站是一个系统性和持续性的过程。很多人认为优化网站的性能只需要合并图片啦，减小HTTP请求啦，部署CDN啦就行，实际上这都是见木不见林的做法。以上的做法经常会被面试者提起，在被问到自己在网页优化的经验和技巧时，大多数人都是例举出以上的这些方法。无可否认，上面这方法都可以在某种程度上提高网页的加载性能，然而仅仅知道几种方法，显然还远远不够。就好像我们学习一
1. 理论公式2. tensorflow中使用输入图片大小 W×WFilter大小 F×F步长strides Spadding的像素数 P输出大小
原创
2022-07-18 11:25:57
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CNN学习笔记：卷积运算边缘检测卷积 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核 、内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。卷积操作的作用 卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。 我们现在使用三种边缘卷积核(亦称滤波器)，整
算法：深度优先算法和广度优先算法(基于邻接矩阵)1.写在前面图的邻接矩阵表示法 图的存储结构有两种：一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法、另一种是基于链表的的邻接表。 在邻接矩阵中，可以如下表示顶点和边连接关系： 说明： 将顶点对应为下标，根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1，表示两个顶点向联接。 图示表示的是无向图的邻接矩阵，从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称。 我们在下
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2024-08-09 08:11:43
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卷积对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式：h2 = （h1-k+2p）/s + 1w2 = （w1-k+2p）/s + 1总结：卷积输出大小=[（输入大小-卷积核大小+2*Padding）／步长]+1所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1时，可以不改变特征图的尺寸，只改变
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2022-01-25 10:02:31
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卷积对于卷积经过某层后的特征图大小计算方式：h2 = （h1-k+2p）/s + 1w2 = （w1-k+2p）/s + 1总结：卷积输出大小=[（输入大小-卷积核大小+2*Padding）／步长]+1所以当stride为1时,当卷积核的大小比padding的两倍大1时，可以不改变特征图的尺寸，只改变通道数。池化对于池化：H=(H-K)/S+1W=(W-K)/S+1总结：池化输出大小=[（输入大小-卷积核大小）／步长]+1反卷积反卷积输出大小(input_size-1)×strid
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2021-06-18 14:55:20
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# PyTorch中的三维最大池化的计算公式
在深度学习领域，池化(Pooling)操作是不可或缺的一部分。它的主要作用在于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留最重要的特征。特别是在处理视频数据或三维体数据时，三维最大池化显得尤为重要。本文将介绍PyTorch中三维最大池化的计算公式，以及如何使用相关代码进行实现。
## 1. 三维最大池化的计算公式
三维最大池化操作通常在卷积神经网络中使
YOLO-v3合并卷积层与BN层批量归一化-BN层(Batch Normalization)BN计算公式：合并卷积层与BN层：部分代码实现实验结果具体代码实现 批量归一化-BN层(Batch Normalization)随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练
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2024-09-04 20:21:38
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文
Deconvolutional networks 中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(
Adaptive deconvolutional networks for mid and high
池化层简述池化层的分类最大/均值池化中值池化组合池化Spatial Pyramid PoolingGlobal Average/Max Pooling参考文献 简述 池化层（Pooling Layer）是CNN中常见的一种操作，池化层通常也叫做子采样（subsampling）或降采样（Downsampling），在构建CNN网络时，往往是用在卷积层之后，通过池化层来降低卷积层输出的特征维度，在
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2024-07-02 21:55:37
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pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸)/步长+1(图像尺寸-池化窗尺寸)/步长+1例Conv2d:`...
原创
2021-09-13 21:23:44
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本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录1 激活函数1.1 S 型激
原创
2021-12-28 15:49:46
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# 深度学习中的卷积和池化：入门指南
在深度学习的领域，卷积神经网络（CNNs）是图像处理和计算机视觉的重要工具。本文将引导你理解卷积和池化的基本概念，并通过一个简单的例子帮助你实现这些功能。
## 流程概述
下面的表格展示了实现卷积和池化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一、方法1.方法：可以看成是一个可以完成独立功能的代码块，可以反复使用，每次使用都是独立的！存在于类的结构体。作用：完成功能和数据的处理。2.方法的语法：修饰符 返回值类型 方法名（形式参数）{方法体，要执行的功能}修饰符：public static等 非必须返回值类型：必须有方法名：必须有形式参数：不必须小括号，大括号：必须有需求：完成两个整数求和步骤：1.方法语法中，返回值 方法名字，参数列表
