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
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2024-01-02 19:40:14
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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
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2023-11-11 20:07:38
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引言1962 年L.R.Ford和D.R.Fulkerson把原始-对偶算法应用于最大流问题，提出最大流问题的标号算法。简称FF算法。目录引言问题描述最大流问题算法思想操作步骤标号算法实现过程代码实现python实现如下问题描述最大流问题最大流问题（maximum flow problem）属于网络流问题中的一种，是一个组合最优化问题，目的是利用传输工具实现最好的运输流量效果。算法思想
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2024-04-10 10:20:00
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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
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2024-01-25 18:28:00
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在之前二维卷积层介绍的图像物体边缘检测应用中，我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i, j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i, j]=1，那么说明输入中X[i, j]和X[i, j+1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。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
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2023-12-17 12:15:27
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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
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2023-12-14 14:36:12
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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，同时提高所提取特征的鲁棒性，我们来看一下。 先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling）。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程非常简单，把4×4的输入拆分成不同的区域，我把这个区域用不同颜色来
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2024-09-27 19:36:14
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实现一个二维矩阵的最大池化import numpy as np
def max_pooling_2d(image, kernel_size, stride):
# 获取输入图像的形状和卷积核大小
input_height, input_width = image.shape
kernel_height, kernel_width = kernel_size
#
原创
2023-09-22 11:43:05
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《土豆笔记之反向求导细节系列》Pooling池化层的反向求导细节
前言这个系列主要是对深度学习中常见的各种层的反向求导细节进行学习和介绍，并且辅以代码予以理解，本章介绍的是池化层，包括有max_pooling和avg_pooling，考虑到其stride的变化，其反向求导的细节也颇具有价值进行深究。如有谬误请联系指出，谢谢。联系方式：e-mail: FesianXu@gmail.comQ
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2024-10-20 19:53:19
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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): #
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2023-10-01 17:47:42
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python机制id is ==
在Python中，id是什么？id是内存地址，那就有人问了，什么是内存地址呢？ 你只要创建一个数据（对象）那么都会在内存中开辟一个空间，将这个数据临时加在到内存中，那么这个空间是有一个唯一标识的，就好比是身份证号，标识这个空间的叫做内存地址，也就是这个数据（对象）的id，那么你可以利用id（）去获取这个数据的内存地址：
name = '太白'
print(id(n
直接codeimport torchfrom torch import nninput = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1], [0, 1, 2, 3, 1], [1, 2, 1, 0, 0], [5, 2, 3, 1, 1],
原创
2022-07-01 11:38:10
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# 最大池化与 PyTorch 的应用
在深度学习中，最大池化（Max Pooling）是一种重要的操作，广泛用于卷积神经网络（CNN）中，以减小数据的空间维度，从而减少参数数量和计算量，同时控制过拟合。在本文中，我们将全面介绍最大池化的概念、原理以及如何在 PyTorch 中实现最大池化操作，并且通过示例代码帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是最大池化？
最大池化是一种下采样技术，其
# PyTorch中的最大池化和平均池化
在深度学习中，池化（Pooling）是一个重要的操作，主要用于减少特征图的尺寸，同时保持重要的信息。常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。本文将介绍这两种操作，并提供相应的PyTorch代码示例。
## 什么是最大池化？
最大池化是一种下采样的技术，通过取特征图中每个区域的最大值来减少特征图的
原创
2024-10-27 06:35:05
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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，
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2024-06-12 15:39:53
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最近在自学深度学习，由于之前有一些不采用机器学习的图像处理经验，现在说说自己对深度学习的一点理解。池化层池化层分为平均池化和最大池化，意为当输入数据做出少量平移时，经过池化函数后的大多数输出还能保持不变。 个人认为所谓平均池化很类似图像处理中的均值滤波。都是取卷积核内部的平均值作为特征图的输出。而最大池化个人感觉类似中值滤波，只不过将滤波器的中值部分换为了最大值部分。 现在有疑问，如果我的上述感觉
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2024-08-03 16:15:28
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# 学习实现PyTorch中的最大池化和平均池化
为了帮助你理解如何在PyTorch中实现最大池化和平均池化，我们将通过几个步骤来完成这项任务。首先，我们要了解这两种池化方式的基本概念，然后按照一定的流程实现它们。以下是整体流程的表格展现：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
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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），
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2024-09-04 09:07:28
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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
