CNN框架：池化层（pooling layer)也叫做子采样层（subsampling layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。为什么conv-layer之后需要加pooling_layer?卷积层【局部连接和权重共享】虽然可以显著减少网络中连接的数量，但特征映射组中的神经元个数并没有显著减少。如果后面接一个分类器，分类器的输入维数依然很高，很容易过拟合。为了解决这个
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2024-03-19 13:41:05
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在这里不想去介绍，什么是卷积？什么是池化？本文关注以下四个问题： 卷积层的作用？ 池化层的作用？ 卷积层的卷积核的大小选取？ 池化层的参数设定？引出的另外两个问题： 全链接层的作用？ 1*1的卷积核的作用？ 卷积神经网络为什么效果这么好？卷积层的作用？总结如下：提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，由此可以猜测，在高层神经网络中，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征
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2024-04-30 03:58:18
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图
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2024-04-26 15:27:51
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在ConvNet体系结构中，在连续的Conv层之间定期插入池化层是很常见的。它的功能是逐步减小表示的空间大小，以减少网络中的参数和计算量，从而控制过拟合。池化层在输入的每个深度片上独立操作，并使用MAX运算在空间上调整其大小。最常见的形式是使用大小为2x2的过滤器的池化层，在输入的每个深度片上以2的宽度和高度下采样，舍弃75的激活值。池化层不会改变图像的深度。总的来说，池化层：接受大小为W1
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2024-05-22 20:02:22
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常见的池化层它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常
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2024-03-14 07:06:41
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（1） 全连接层 全连接层进行了信息的转化（2）卷积层卷积层进行信息的提取（3）池化层池化更多的是信息的压缩池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点作用：增大网络感受野抑制噪声，降低信息冗余降低模型计算量，降低网络优化难度，防止网络过拟合使模型对输入图像中的特征位置变化更加鲁棒主要种类有：1. Max Pooling(最
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2023-11-26 14:08:48
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卷积层 池化层反向传播：1，CNN的前向传播a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 b）对于池化层，按照池化标准把输入张量缩小。 c）对于全连接层，按照普通网络的前向传播计算。2，CNN反向传播的不同之处：首先要注意的是，
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2024-07-10 16:01:49
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一、池化层（pooling）池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py.有最大值池化和均值池化。1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(
inputs,
pool_size,
strides,
padding='valid',
data_format='channe
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2023-07-25 14:14:30
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卷积层用来提取特征，而池化层可以减小参数数量。卷积层工作原理：我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵，假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率为5*5的图片，那么卷积核的任务如下所示： 从左上角开始，卷积核就对应着数据的3*3的矩阵范围，然后相乘再相加得出一个值，按照这种顺序，每隔一个像素就操作一次，我们就可以得出9个值。这9个值
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2024-01-05 22:54:03
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池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。  
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2024-04-07 20:55:55
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卷积层：提取特征。池化层：减小卷积核的尺寸，用来降维。全连接层：实现分类（Classification），在很多分类问题需要通过softmax层进行输出https://www.zhihu.com/question/276307619/answer/387253014深入理解卷积层，全连接层的作用意义 - 程序员大本营...
原创
2022-05-03 08:43:52
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实验手册有云： 前向传播时，输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为 如何理解？ 输出中，n表示特征图号，c是通道号，h是行号，w是列号，kh∈[1,K],kw∈[1,K]，k是池化窗口的长、宽大小。 上网查询，很容易得知最大池化的过程： （图源：卷积神经网络——池化 ...
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2021-10-29 19:22:00
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池化层但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。在本节中介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。二维最大池化层和平均池化层同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出
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2023-08-20 15:46:29
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# 实现卷积神经网络池化层和卷积层作用
## 介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别和计算机视觉任务。其中的池化层和卷积层是CNN中的两个重要组成部分。在本文中，我将向你介绍如何实现卷积神经网络池化层和卷积层的作用。
## 卷积神经网络的流程
下面是卷积神经网络的典型流程，我们将按照这个流程逐步讲解如何实现池
原创
2023-08-28 06:47:49
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1、池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面：(1)、它减小了来自上
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2024-04-25 16:01:47
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池化层很久之前已经介绍了,这里回顾复习一下。池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最大池化，下图是Max池化的一个示例：想象一下，对于一些像素很大的图片，在每个区域进行最大池化操作，那么数字越大，代表越容易被探测到，就可以作为该区域的特定特征。所以最大化运算的实际作用就是，如
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2024-05-21 16:21:16
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个f
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2024-01-08 13:52:17
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为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代表这个区域的特征。一般池化（General Pooling）池化作用于图像中不重合的区域（这与卷积操作不同），过程如下图。我
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2024-08-03 16:26:36
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池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的，之前叫做降采样；池化到底在做什么，不多解释； 池化的作用首先需要明确一下池化发生在哪里：卷积后经过激活函数形成了 feature map，即 Relu(wx + b) ，后面接池化层1. 池化可以形象化的理解为降维2. 池化避免了局部位移或者微小位置偏差带来的影响，提高模型鲁棒性3. 池化减少模型参数，提高训练速度4. 池化使得模型关注典型特
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2023-07-13 20:22:41
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背景卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)因其强大的特征提取能力而被广泛地应用到计算机视觉的各个领域，其中卷积层和池化层是组成CNN的两个主要部件。理论上来说，网络可以在不对原始输入图像执行降采样的操作，通过堆叠多个的卷积层来构建深度神经网络，如此一来便可以在保留更多空间细节信息的同时提取到更具有判别力的抽象特征。然而，考虑到计算机的算力瓶颈，通常都会引入池
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2024-08-09 11:14:10
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