背景在CNN中，池化函数一般放在卷积层之后，图片经过卷积层，获得的特征更加适合分类器的学习，然而如果进行的是同卷积或者全卷积，得到的特征大小不比原来的小，这样我们就需要降维，为此引入池化函数。池化函数tf.nn.max_pool(avg_pool)在TensorFlow中池化函数如下： tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding,name=None) tf
1. 池化(Pooling)概念在神经网络中，池化函数(Pooling Function)一般在卷积函数的下一层。在经过卷积层提取特征之后，得到的特征图代表了比像素更高级的特征，已经可以交给分类器进行训练分类了。但是我们每一组卷积核都生成一副与原图像素相同大小的卷积图，节点数一点没少。如果使用了多个卷积核还会使得通道数比之前多的多！我靠，这维度不一下子上去了嘛。所以卷积之后我们需要进行池化，也就是
keras 搭建简单模型扁平化model.add(Flatten()) 可以用 全局平均池化代替 model.add(GlobalAveragePooling2D())方法1# 序列模型
# 序列模型属于通用模型的一种，因为很常见，所以这里单独列出来进行介绍，这种模型各层之间
# 是依次顺序的线性关系，在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络
# 这些元素可以通
池化层是什么？池化层是深度学习中常用的一种层级结构，它可以对输入数据进行降采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。池化层通常紧跟在卷积层之后，可以有效地减少数据量和计算复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。池化层的结构池化层的结构与卷积层类似，它也由多个滤波器组成，每个滤波器对输入数据进行卷积操作，得到一个输出特征图。不同的是，池化层的卷积操作通常不使用权重参数，而是使用一种固定的池化函数，例如
1. 池化(Pooling)概念在神经网络中，池化函数(Pooling Function)一般在卷积函数的下一层。在经过卷积层提取特征之后，得到的特征图代表了 比 像素 更高级的特征，已经可以交给 分类器 进行训练分类了。但是我们 每一组卷积核 都生成 一副与原图像素相同大小的 卷积图，节点数一点没少。如
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2022-09-27 09:41:02
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池化、线性、激活函数层索引的作用上图为二维池化前后的图片，我们可以发现图片基本没有变化从而可以进行冗余信息的剔除和减少计算量平均池化相对于最大池化的话，图片略显暗淡反池化饱和函数：sigmoid\tanh（饱和函数应该是说输入达到一定的值以后，输出就不再变化了，饱和了）梯度消失没有sigmoid那么严重，但是如果在几十上百层的网络上...
原创
2021-08-02 14:10:32
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1.冲激函数1.1狄拉克给出的单位冲激函数的定义单位冲激函数定义：是奇异函数，它是对强度极大，作用时间极短的物理量的理想化模型（狄拉克提出）。可以用 表示： 可以这么去理解：它是高度无穷大，宽度无穷小，面积为1的对称窄脉冲。因为 , 因此可以认为冲激函数是偶函数。可以认为下图的过程就是得到 冲激函数 与阶跃函数 公式表示： 由此可见，冲击函数的作用之一就是可以描述间断点的导数：1.2 冲激函
池化函数在神经网络中，池化函数一般跟在卷积函数的下一层，池化操作是利用一个矩阵窗口在张量上进行扫描，将每个矩阵窗口中的值通过最大值或者平均值来减少元素的个数，每个池化操作的矩阵窗口大小是由ksize指定的，并且根据步长strides决定移动步长。（1）计算池化区域中元素的平均值tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format...
原创
2023-02-21 16:36:59
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层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 的感受面。 另外一点值得注意：pooling 也可以提供一些旋转不变性。
原创
精选
2023-07-15 10:20:28
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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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1 问题在深度学习的卷积网络过程中，神经网络有卷积层，池化层，全连接层。而池化层有最大值池化和均值池化两种情况，而我们组就在思考，最大值池化和均值池化有什么区别呢？两者的模型准确率是否有所不同？2 方法这是所有的代码，主要改变卷积层中的最大值池化和均值池化的相关代码即可。也就是maxpool2d和avgpool2d的应用。class MyNet(nn.Module): #
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
python_day_6一. 回顾上周所有内容一. python基础Python是一门解释型. 弱类型语言print("内容", "内容", end="\n") 打印语句变量: 程序运行过程中产生的中间值. 存储在内存中.供后面的程序调用变量的数据类型: int, 整数str, 字符串bool, True,False 5. 命名规则: 由数字,字母,下划线
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2023-08-22 21:18:20
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。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
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2023-08-01 15:10:45
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1、什么是池化？我们之所以使用卷积后的特征，是因为图像具有“静态型”的属性，也就意味着在一个图像区域的特征极有可能在另一个区域同样适用。所以，当我们描述一个大的图像的时候就可以对不同位置的特征进行聚合统计（例如：可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 or 最大值）这种统计方式不仅可以降低纬度，还不容易过拟合。这种聚合统计的操作就称之为池化，或平均池化、最大池化。2、池化的作用？（1）保留主
1、池化池化是缩小高、长方向上的空间的运算。以下图为例： 图1 Max池化处理顺序
对图1左侧的数字按照stride=2进行2*2的Max池化是的处理顺序。其中"Max池化"是获取最大值的运算，“2*2”表示目标区域的大小。右侧图像中是取出了每个2*2区域中的最大元素。将stride设置
池化 在通过卷积层获得特征(feature map) 之后 ,下一步要做的就是利用这些
原创
2023-02-17 16:59:15
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前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1 作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。 池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。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
