目录1. 池化层理解2. 池化层的作用：3. 函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)4. 代码演示详解维度变化 1. 池化层理解池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。 个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），
转载
2024-09-04 09:07:28
25阅读
根据前面的卷积过程，我们可以达到特征提取的作用。基本上已经判断出谁是C谁是D。底下可以再进一步做一次池化。数据库连接池记得吧？把很多数据库连接放在一个池子里，想用时挑一个来用。这里做完卷积得到这么多数据，就像池子一样，对于这池子里的数据，我们可以继续做各种各样的操作，比如最大池化或平均池化。最大池化顾名思义就是从池子中取出最大值。注意取最大值，不是整体取最大值，而是邻域取最大值。结果就如下图，第一
文章目录最大池化跳跃连接（skip connect）各种卷积最大池化池化层也称下采样层，会压缩输入的特征图，一方面减少了特征，导致了参数减少，进而简化了卷积网络计算时的复杂度；另一方面保持了特征的某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。池化操作主要有两种，一种是平均池化(Average Pooling)，即对邻域内的特征点求平均；另一种是最大池化(Max Pooling)，即对邻域内的特征点取最大。池化
cnn中关于平均池化和最大池化的理解接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 作用pooling的结果是使得特征减少，
转载
2024-06-12 15:39:53
160阅读
池化层 (Pooling Layers)除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，并使一些特征的检测功能更加强大（提高所提取特征的鲁棒性）。我们来看一下池化的例子。假设你有一个输入是一个4×4矩阵，并且你想使用一种池化类型，称为max pooling（最大池化）。这个最大池化的输出是一个2×2矩阵。实现的过程非常简单，将4*4的输入划分为不同的区域。如图所示，我将给四个区
(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filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。如下：关于卷积的过程图解如下：输
转载
2024-06-07 11:28:14
112阅读
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
转载
2023-12-14 14:36:12
114阅读
文章目录前言一、最大池化二、平均池化池化的作用 前言 池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。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。比较常用的池化层主要有
转载
2024-01-25 18:28:00
154阅读
一、简介 在这里分别介绍一下卷积层、池化层、填充这三个在卷积神经网络中非常基础且常用的技术，同时还会以tensorflow为例讲一下这几个函数参数的含义以及该怎么使用。二、卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化 卷积层介绍 卷积神经网络(convolutional neural network)，从它的名称就可以看出，卷积是其中最为关键的部分。在前面讲解图像去噪和图像分割中提到了一些用于分割和去噪的
转载
2024-04-08 08:15:18
60阅读
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
转载
2024-08-03 16:26:36
78阅读
cnn：卷积神经网络是深度学习技术中极具代表的网络结构之一。cnn相较于传统的算法避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像。 cnn中具有局部连接和权值共享方法，可以降低权值参数数量级。卷积层：卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得，卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的权值参数，与对应的局部像素相连接，将卷积核的各个参数与对应的局部像素值相乘之和（通
转载
2024-07-08 16:44:34
32阅读
目录池化层为什么引入池化层概述为什么采用最大值方法实现过程全连接层概述全连接转为卷积卷积网络的结构总结层的组合模式 池化层为什么引入池化层通常，卷积层的超参数设置为：输出特征图的空间尺寸等于输入特征图的空间尺寸。这样如果卷积网络里面只有卷积层，特征图空间尺寸就永远不变。虽然卷积层的超参数数量与特征图空间尺寸无关，但这样会带来一些缺点。空间尺寸不变，卷积层的运算量会一直很大，非常消耗资源。卷积网络
转载
2024-09-05 13:01:44
27阅读
SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品
论文: Refining activation downsampling with SoftPool论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.00440v2论文代码：https://github.com/alexand
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 ...
转载
2021-10-29 19:22:00
2516阅读
2评论
目录回顾相关课程内容为什么要学习本课主问题：如何推导最大池化层的后向传播？主问题：如何反向计算误差项？任务：实现反向计算误差项总结回顾相关课程内容最大池化层的前向传播算法是什么？为什么要学习本课如何推导最大池化层的后向传播？主问题：如何推导最大池化层的后向传播？最大池化层的后向传播算法有哪些步骤？
答：只有一步：已知下一层计算的误差项，反向依次计算这一层的误差项
（因为这一层没有权重值，所以不需要
转载
2024-01-02 19:40:14
45阅读
目前网络中运用最多的pool操作就是maxpool，最大池化。最开始经典的网络用的较多的是平均池化。操作与机制都差不多，一个是取最大值，一个是取平均值。作为小白的我最近看文章脑子里浮现出几个问题：池化层（我们以最大池化为例）的作用池化层如何通过反向传播池化层的最直观的作用就是降维、减少参数量、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗等等。《动手学习深度学习》一书中还提
转载
2023-11-11 20:07:38
81阅读
raditional Pooling Methods要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而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。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信
转载
2024-04-08 10:15:10
37阅读
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): #
转载
2023-10-01 17:47:42
200阅读
1、Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_param中，我
Mnist是针对小图像块处理的，这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这个将会变得很耗时：比如96*96的图像，若采用全连接方式，需要96*96个输入单元，然后如果要训练100个特征，只这一层就需要96*96*100个参数（W,b），训练时间将是前面的几百或者上万倍。所以
