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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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
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
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
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Same最大值池化
多深度的same池化
Same平均值池化
Valid池化
参考资料
池化(Pooling)操作与卷积类似，取输入张量的每个位置的矩形领域内的最大值或平均值作为该位置的输出。
池化操作分为same池化和valid池化，同时还可以设置移动的步长
Same最大值池化
举例：4行4列的张量x和2行3列的掩码进行步长为1的same最大值池化，其过
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2019-08-20 09:57:00
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1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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
一、池化技术池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。在系统开发过程中，我们经常会用到池化技术。通俗的讲，池化技术就是：把一些资源预先分配好，组织到池中，之后的业务使用资源从对象池中获取，使用完后放回到对象池中。这样做带来几个明显的好处：资源重复使用， 减少了资源分配和释放过程中的系统消耗。可以对资源的整体使用做限制。池化技术分配对象池，通常会集中分配，这样有效避免了
我们在很多工具很多场景中经常看到池化技术，例如连接池、对象池、线程池，这些都是利用了池化技术，而池化技术本身其实是一种资源复用的出发点。当我们创建某些资源有较高的代价的时候，就可以通过先创建一批这种资源放到池子里，当需要销毁资源的时候，不是真正的销毁而是返回到池子中。等下一次再需要该资源的时候，直接将池子中的该资源返回去。这样一来，避免了多次创建和销毁资源，而典型的有较高创建代价的资源有tcp连接
池化操作通常在卷积神经网络中使用，并且与卷积操作配合使用，可以起到调节数据维数，并且具有抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可以学习的参数，所以某种程度上与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有很多相似之处。一：.基本原理 池化操作最初是用来减小数据大小，使模型更容易训练，这个过程即为下采样(downsampling)，这
池化分类平均池化：对邻域内特征点求平均正向传播：邻域内取平均反向传递：梯度根据邻域大小被平均，然后传递给索引位置参考：平均池化最大池化：对邻域内特征点求最大值正向传播：邻域内求最大值，并记住索引位置，用于反向传播反向传播：梯度传播到邻域内最大值的索引位置，其他位置补0全局自适应池化：自适应池化Adaptive Pooling会根据输入的参数来控制输出output_size，而标准的Max/AvgP
简而言之，池化就是去除杂余信息，保留关键信息参考：池化是什么意思？ - 知乎
原创
2022-07-06 08:18:54
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String pool说到String类，就不得不提字符串池（String pool ）。在JAVA中，String类出现的频率很高，为了提升性能，JAVA为String类特地开辟的一块内存空间，这块空间就称为字符串池。创建String类的时候 如果是直接赋值，那么当前的String类型的值就会被添加到字符串池中。当创建第二个String类，在赋值的时候，JAVA会先在字符串池中寻找有没有已经存在
在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池
这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层、线性层和激活函数层。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。有最大池化和平均池化两张方式。最大池化
各们大佬们，小白第一次在github上发布源码，不足之处还往多多指教。 这是给朋友爬虫使用的ip代理池，保证ip的有效性和可靠性，使用java实现。 话不多说开始上干货 本次采用的是apache开源对象池PoolableObjectFactory管理所有ip
作用线程池，通过复用线程来提升性能;
背景线程是一个操作系统概念。操作系统负责这个线程的创建、挂起、运行、阻塞和终结操作。而操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度，这是一个耗费时间和系统资源的事情。
场景描述例如处理某一次请求的时间是非常短暂的，但是请求数量是巨大的。如果为每个请求都单独创建一个线程，（1）那么物理机的所有资源基本上都被操作系统创建线程、切换线程状态、销毁线
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2019-07-26 11:36:00
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#数据库连接池：1、概念：就是一个容器（集合），存放数据连接的容器 当容器初始化好后，容器会被创建，容器中会申请一些连接对象，当用户来访问数据库是，从容器中获取连接对象，用户访问结束之后，会将连接对象放回到容器中。2、好处： *节约资源 *用户访问高效3、实现： 1、接口：DataSourse javax.sql包下 1、方法： *获取连接：getConnectio
背景： 现在开发过程中需要一个需求，那就是使用SpringBoot采用的是原生的单例模式进行设计，哪个类需要复用就直接将其注解注入容器，下次使用的时候直接进行@Autowired注入就可以了，很是方便。但是这种单例模式并不是适合所有的场景，如果该类涉及到全局变量或者其他的可能调用修改一个地方而影响其他地方使用的时候，就非常的不安全，还有就是如果要
