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
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2023-07-25 14:14:30
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文章目录九、池化、线性、激活函数层1、池化层（*Pooling Layer*）（1）概述（2）`PyTorch`实现<1> `nn.MaxPool2d()`<2> `nn.AvgPool2d`<3> `nn.MaxUnpool2d`2、线性层（*Linear Layer*）`PyTorch`实现：`nn.Linear`3、激活函数层（*Activation L
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2024-05-16 10:12:13
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一、卷积层1、使用卷积运算在图像识别、图像分割、图像重建等应用中有三个好处： （1）稀疏连接： 在卷积神经网络中，通过输入卷积核来进行卷积操作，使输入单元（图像或特征映射）和输出单元（特征映射）之间的连接是稀疏的，这样能够减少需要训练参数的数量，从而加快网络的计算速度。 （2）参数共享： 模型中同一组参数可以被多个函数或操作共同使用。 （3）等变表示： 由于卷积核尺寸可以远远小于输入尺寸，即需要学
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2023-11-28 00:48:20
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# 如何实现PyTorch池化层
## 简介
池化层（Pooling Layer）是深度学习中常用的一种操作，它可以减少特征图的尺寸，从而减少模型的参数量，同时还可以提取更加抽象的特征。在PyTorch中，我们可以通过torch.nn模块来实现各种池化层，包括最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling）等。
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现池化
原创
2023-09-04 15:00:23
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https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py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
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2023-11-24 08:49:06
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# PyTorch添加池化层
在深度学习中，池化层是一种常用的操作，用于减小输入数据的空间尺寸，从而减少计算量和参数数量，并提取出最重要的特征。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的池化层实现，本文将介绍如何使用PyTorch添加池化层，并给出一些代码示例。
## 什么是池化层
池化层是卷积神经网络（CNN）中的一种重要组件。它通过缩小输入数据的空间尺寸，减少计算量和参数数量
原创
2023-07-18 12:19:38
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Pytorch学习记录（6）池化层的使用1.池化层的定义以及池化层的原理：池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。主要功能
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2023-10-15 13:58:22
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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
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2023-09-15 20:25:46
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# PyTorch池化层参数详解
在深度学习中，池化层（Pooling Layer）是一种常用的操作，用于减少图像或特征图的尺寸并提取主要特征。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种池化层的实现。本文将探讨PyTorch中池化层的参数以及如何使用它们。
## 1. 池化层的作用与原理
池化层是卷积神经网络（CNN）中的重要组成部分，通过将输入特征图划分为若干个区域，并在每个区域内
原创
2023-08-02 11:56:33
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池化层（Pooling Layer） 图1 左-最大值池化、右-平均值池化池化定义
池化运算是对信号进行“收集”并“总结”。由于池化操作类似蓄水池收集水资源，因此得名池化。
（1）收集
通过池化运算将信号由多变少，图像尺寸由大变小的过程；
（2）总结
如图1中左图所示，1张\(\ 4 \times 4\) 的输入图像经过\(\ 2 \times 2\) 的池化窗口池化运算后，得到\(\ 2
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2023-09-18 10:01:02
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第二十一课 卷积神经网络之池化层卷积神经网络的一个重要概念就是池化层，一般是在卷积层之后。池化层对输入做降采样，常用的池化做法是对每个滤波器的输出求最大值，平均值，中位数等。下面我们和沐神详细学习一下池化层的原理与实现方法吧！目录理论部分实践部分理论部分下面举一个老的例子。对于X矩阵，卷积层可以很容易得把1-0的边缘检测处来，也就是说，卷积对位置信息十分的敏感。但是仔细想想，这貌似也不是啥好东西，
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2024-02-21 15:02:53
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学习笔记|Pytorch使用教程12本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2池化层——Pooling Layer线性层——Linear Layer激活函数层——Activation Layer作业一.池化层——Pooling Layer 1.nn.MaxPool2d 功能：对二维信号(图像)进行最大值池化 主要参数：kernel_size：池化核尺寸s
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2023-12-19 22:26:30
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·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。 在本节中我们介绍池化（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
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2023-09-30 01:36:21
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1 全局池化 1312.4400.pdf (arxiv.org)1.1 理论部分将某个channel中所有的元素取平均，输出到下一层全连接层的替代操作，剔除了全连接层中黑箱的特征，直接赋予了每个channel实际的类别意义。使用GAP代替全连接层，可以实现任意图像大小的输入对整个特征图求平均值，可以用来提取全局上下文信息1.2 pytorch实现全局平均池化import torch
im
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2023-09-27 13:57:38
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# 在PyTorch中添加全局平均池化层
全局平均池化（Global Average Pooling）是一种在卷积神经网络（CNN）中常用的操作，主要用于将特征图转换为固定大小的形状，便于后续的分类或其他任务。本文将带你了解如何在PyTorch中添加全局平均池化层。
## 实现流程
在开始具体编码之前，我们先来理清实现的步骤。以下是整个过程的表格展示：
| 步骤 | 描述
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。nn网络层-池化-线性-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 的感受面。 另外一点值得注意：pooling 也可以提供一些旋转不变性。
原创
精选
2023-07-15 10:20:28
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平均池化和最大池化适用场景平均池化和最大池化分别适用于什么场景呢？ 在卷积神经网络中，池化操作主要有两种。其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。如图2-4所示，池化过程是将输入图像平均划分成若干个矩形区域，最大的池化则是将池化区域的像素点取最大值，这种方式得到的特征图对纹理特征信息更加敏感；平均池化则是对池化区域内的图像取平均值，这种方式得到的
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2023-11-20 19:28:15
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PyTorch学习笔记：nn.AvgPool2d——二维平均池化操作torch.nn.AvgPool2d( kernel_size , stride=None , padding=0 , ceil_mode=False , count_include_pad=True , divisor_override=None )功能：在由多个平面组成的输入信号上应用2D平均池化操作，具体计算公式如下： 如果
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2024-06-08 22:25:17
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一、池化层：对信号进行收集并总结。（目标：冗余信息的提出，减少后面的信息量） 收集：多变少 总结：最大值/平均值（max/average）1 nn.MaxPool2d(功能对二维信号-图像进行最大池化) 常见参数：kernel_size:池化核尺寸 stride：步长（应该与池化核尺寸相同，防止重叠所以也为一个元组） padding：填充个数 dilation：池化核间隔大小 ceil_mode:
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2023-10-28 15:01:00
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全局平均池化能否完美代替全连接？参考链接：一.什么是全局平均池化？ 全局平均池化（GAP）通过池化操作把多维矩阵转化为特征向量，以顶替全连接（FC）。优点： ① 减少了FC中的大量参数，使得模型更加健壮，抗过拟合，当然，可能也会欠拟合。 ② GAP在特征图与最终的分类间转换更加自然。 GAP工作原理如下图所示： 假设卷积层的最后输出是h × w × d 的三维特征图，具体
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2024-01-17 10:16:49
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