有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候，可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合
原创
2023-06-15 11:09:02
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为什么要进行maxpool？ max pooling之后，仅保留了最代表性的pixel 浅层网络输出： 深层网络输出： 图1虽然人容易看，但特征不具有代表性，就是说不能通过一个特征就判定它是否是行人，之所以人看起来容易，是因为人做了后面深层网络做的东西。 图2比较难以区分，因为它已经对某些结构进行了 ...
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2021-09-07 14:13:00
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我在运行keras代码的时候，出现了以下的错误：Traceback (most recent cal
原创
2022-08-12 07:38:01
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# 如何实现 "pytorch MaxPool2d"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意分享关于"pytorch MaxPool2d"的知识。在本文中，我将向你展示如何实现MaxPool2d这一功能，并帮助你了解每一步的具体代码实现。
## 整体流程
首先，让我们总结一下实现"pytorch MaxPool2d"的整个过程。下面是一个表格，展示了具体的步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-04-10 05:18:12
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在神经网络中 池化层是比较重要的，是提取重要信息的操作，可以去掉不重要的信息，减少计算开销。下面我们来介绍 MaxPool2d的使用方法。API官网文档MaxPool2d 参数介绍kernel_size ：表示做最大池化的窗口大小，可以是单个值，也可以是tuple元组stride ：步长，可以是单个值，也可以是tuple元组padding ：填充，可以是单个值，也可以是tuple元组dilatio
Semaphore的使用 Semaphore也是一个线程同步的辅助类，可以维护当前访问自身的线程个数，并提供了同步机制。使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数，例如，实现一个文件允许的并发访问数。Semaphore的主要方法摘要： void acquire():从此信号量获取一个许可，在提供一个许可前一直将线程阻塞，否则线程被中断。 void release():释放
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2024-03-05 20:56:29
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目录：池化层的反向传播是怎么实现的一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理 一、前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得feature map的尺寸发生变化，假如做的池化，步距为2，假设第层有4个梯度，那么第层就会有16个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。 其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素。
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2024-04-06 22:08:28
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梯度下降方法是常用的参数优化方法，经常被用在神经网络中的参数更新过程中。神经网络中，将样本中的输入X和输出Y当做已知值（对于一个样本[X,Y]，其中X和Y分别是标准的输入值和输出值，X输入到模型中计算得到Y，但是模型中的参数值我们并不知道，所以我们的做法是随机初始化模型的参数，不断更新迭代这些参数，使得模型的输出与Y接近），将连接权和偏置值当做自变量，误差L（损失函数的值）作为因变量。梯度下降的目
注意： 在搭建网络的时候用carpool2D的时候，让高度和宽度方向不同池化时，用如下：nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 1))千万不要用： nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 0))， 这样在用交叉熵做损失函数的时候，有时候会出现loss为na...
原创
2021-09-07 10:16:53
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汇总原因：一、是msxml3.dll出文题。重装msxml3.dll Sign in error 80040111/80040154 When you are signing in to Messenger, you receive an&n
maxpool是用于数据特征降维，减少CNN网络的计算量，是CNN的基础组件之一。1. 前向传播前向传播就是在channel通道上，对一定size*size的正方形区域求出最大值，作为下一层layer的输入。同时，为了反向误差的传播需要保存最大值所对应的索引indexCodevoid forward_maxpool_layer(const maxpool_layer l, network...
原创
2021-09-07 10:00:38
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Max Power时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒
空间限制：C/C++ 32768K，其他语言65536K
64bit IO Format: %lld题目描述小卤蛋刚把dnf的技能点重新洗了一遍,现在他要重新加点,假设他的技能树一共有n层，第i层有n-i+1个 技能，每个技能只能够学习一次。除了第1层的技能可以直接学习外，其他技能学习都要学习前置技能， 即你要学习第i(i>=2)层
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2024-07-09 17:31:05
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v2d 输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size，Cin表示channel个数，H，W分别表示特征图的高和宽
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2020-08-10 23:05:00
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今天我们要介绍的时序概念是设计约束文件SDC. 全称Synopsys design constraints. SDC是一个设计中至关重要的一个文件。它对电路的时序，面积，功耗进行约束，它是设计的命脉，决定了芯片是否满足设计要求的规范。Timing工程师在release sdc时必须非常小心，一个错误的false path或者case constant就有可能导致整块芯片不工作。Timing Con
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2024-06-11 21:22:29
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已经将所有的注释代码以及包含中文版README的AlexeyAB DarkNet总结在了这个网址上，需要自取：https://github.com/BBuf/Darknet前言继续阅读DarkNet的源码，今天主要来讲一下池化层的构造，前向传播，和反向传播。池化层的实现在src/maxpool_layer.c中。原理为了图文并茂的解释这个层，我们首先来说一下池化层的原理，池化层分为最大池化
原创
2022-04-19 14:38:48
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原创
2021-11-01 15:10:07
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torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作，以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。
原创
2023-08-29 11:44:03
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小白学Pytorch系列–Torch.nn API (3)方法注释nn.MaxPool1d对由多个输入平面组成的输入信号应用1D最大池化。nn.MaxPool2d对由多个输入平面组成的输入信号应用二维最大池化。nn.MaxPool3d在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D最大池化。nn.MaxUnpool1d计算MaxPool1d的偏逆。nn.MaxUnpool2d计算MaxPool2d的偏逆。
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2024-01-04 23:46:44
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Pooling layers池化层中有许多函数，其中使用较多的就是最大池化MaxPool2d，本文结合代码简单讲解一下MaxPool2d的使用。目录前言一、MaxPool2d的官方文档二、实例练习1.数组练习2.使用CIFAR10数据集练习 前言最大池化MaxPool2d就是取池化核中的最大值，即池化核内的最大值为输出值。可以这样理解：MaxPool的作用就是对某个Filter抽取到若干特征值，只
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2023-09-30 14:52:26
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VGG网络模型及代码分析 目录1.VGG网络模型介绍2.VGG论文原文翻译3.VGG模型3.1 input（224*224 RGB image）3.2 conv3-643.3 conv3-643.4 maxpool3.5 conv3-1283.6 conv3-1283.7 maxpool3.8 conv3-2563.9 conv3-2563.10 conv3-2563.11 maxpool3.12
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2024-05-13 17:28:20
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