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
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2024-03-20 12:44:11
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池化最大池化与平均池化池化是一种在几乎所有的卷积网络中都会用到的操作。如下图所示：在第一级，卷积级，并行地计算若干个卷积产生一组线性激活响应（输入），传递到第二级；在第二级，探测级，每一个线性激活响应通过一个非线性的激活函数，传递到第三级；在第三级，池化层，通过池化函数进一步调整输出。 图1 卷积网络的典型层池化函数池化函数： 使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输
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
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2024-06-07 13:41:19
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常用的池化操作主要针对非重叠区域，包括均值池化、最大池化等。其中均值池化通过对邻域内特征数值求平均来实现，能够抑制由于邻域大小受限造成估计值方差增大的现象，特点是对背景的保留效果更好。最大池化则通过取邻域内特征的最大值来实现，能够抑制网络参数误差造成估计均值偏移的现象，特点是更好地提取纹理信息。池化操作的本质是降采样。特殊的池化方式还包括对相邻重叠区域的池化、空间金字塔池化。 相邻重叠区域的池化，
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2024-05-29 08:37:54
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一、全局平均池化全局平均池化层（GAP）在2013年的《Network In Network》（NIN）中首次提出，于是便风靡各种卷积神经网络。为什么它这么受欢迎呢？一般情况下，卷积层用于提取二维数据如图片、视频等的特征，针对于具体任务（分类、回归、图像分割）等，卷积层后续会用到不同类型的网络，拿分类问题举例，最简单的方式就是将卷积网络提取出的特征（feature map）输入到softmax全连
Gem 与 Bundler - Ruby项目依赖管理
（此文转载，抱歉忘记出处了）
gem与bundler是关于一个ruby项目的软件包依赖的, 它们是以一个ruby项目为中心的. 如果是跟项目无关的ruby运行环境的配置管理, 需要去了解
rvm 与 gemset.
gem:
gem就是ruby的软件包. 一
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2024-05-26 20:41:28
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在cocoapods 执行 sudo gem install cocoapods 的时候出现 While executing gem ... (Gem::FilePermissionError) You don't have write permissions for the /usr/bin di
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2018-07-03 09:52:00
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在cocoapods 执行 sudo gem install cocoapods 的时候出现 While executing gem ... (Gem::FilePermissionError) You don't have write permissions for the /usr/bin di
原创
2023-08-22 15:15:31
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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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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): #
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2023-10-01 17:47:42
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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
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2024-01-29 12:59:31
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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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最近发现taobao的gem源不好使，各种找不到对应版本的包之类的错误。在他们的issue提了bug后，维护者回复了这样的一段话：那么现在就来说下新的Gems源吧：详情请查看原文：传送门新的Gems源由腾讯云赞助整个 gems.ruby-china.org 的架构： &nb
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精选
2016-11-14 17:10:03
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GEE入门之后，必须深入学习，本文介绍了谷歌地球引擎（Google Earth Engine）之数据初探（栅格和矢量）
欢迎关注各平台通用账号：一个有趣的灵魂W谷歌地球引擎的厉害之处，在于它是一个云平台，集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据，直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据，它还整合了一个API，这
RubyGems是一个方便而强大的Ruby程序包管理器（ package manager），类似RedHat的RPM.它将一个Ruby应用程序打包到一个gem里，作为一个安装单元。无需安装，最新的Ruby版本已经包含RubyGems了。特点：能远程安装包包之间依赖关系的管理简单可靠的卸载（uninstallation）查询机制，能查询本地和远程服务器的包信息能保持一个包的不同版本基于Web的查看接
原创
2016-08-24 10:45:31
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gem是Ruby环境中的包管理器,好比于Python中的pip与JavaScript本地Node.js的npm,非常有名和强大,下面就来看一下Ruby中gem包管理器的用法及用bundler来管理多版本的gem的方法:gem常用命令
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随着AI技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型能否成功在终端落地应用，满足产品需求，一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能。于是，一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师。然而，优化代码并不是一件简单的事，它要求工程师既要精通计算机体系架构，又要熟悉算法的计算流程，于是，稍微有经验的深度学习推理优化工程师都成了各家公司争抢的“香饽饽”。相关人才少，但需
实验要用到gem5模拟器，所以就简单看一下gem5源代码的结构。 有需要的可以看官方文档build-opts:主要是构建不同构建配置的默认设置文件。例如：X86SConstruct:构建系统的一部分。作为build-opts目录configs:用python编写的模拟配置脚本。目录中的文件提供一些基本的预打包功能来帮助简化编写配置，并提供了一些示例，可以直接使用，也可在自己的脚本中使用。ext:g
What Is the GemFile ? Gemfile事我们创建的一个用于描述ｇｅｍ之间的依赖。ｇｅｍ是一堆ｒｕｂｙ代码的集合，它能够为我们提供调用。你的ＧｅｍＦｉｌｅ必须放在项目的根目录下，这是Bundｌer的要求，对于任何的其他形式的包管理文件来说，这是标准，ＧｅｍＦｉｌｅ会作为ｒｕｂｙ代码来执行。当在Ｂundler上下文环境中被执行能使我们访问一些方法，我们用这些方法来解释ｇｅｍ和ｒｅ
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2024-07-19 08:27:57
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