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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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、池化层的理解 pooling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。 最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面：(1)、它减小了来自上
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2024-04-25 16:01:47
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池化层很久之前已经介绍了,这里回顾复习一下。池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最大池化，下图是Max池化的一个示例：想象一下，对于一些像素很大的图片，在每个区域进行最大池化操作，那么数字越大，代表越容易被探测到，就可以作为该区域的特定特征。所以最大化运算的实际作用就是，如
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2024-05-21 16:21:16
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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 (或最大值)来代表这个区域的特征。一般池化（General Pooling）池化作用于图像中不重合的区域（这与卷积操作不同），过程如下图。我
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2024-08-03 16:26:36
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CNN框架：池化层（pooling layer)也叫做子采样层（subsampling layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。为什么conv-layer之后需要加pooling_layer?卷积层【局部连接和权重共享】虽然可以显著减少网络中连接的数量，但特征映射组中的神经元个数并没有显著减少。如果后面接一个分类器，分类器的输入维数依然很高，很容易过拟合。为了解决这个
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2024-03-19 13:41:05
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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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ROI池化层（Region of Interest Pooling Layer）是一种用于目标检测算法的神经网络层，用于将不同大小的候选区域（Regions of Interest，ROI）映射为固定大小的特征图。在目标检测任务中，候选区域生成模块（如RPN）通常会生成一系列不同尺寸和比例的候选区域，这些区域可能具有不同的大小和形状。为了将这些候选区域输入到后续的目标分类和回归网络中，需要将它们映
在这里不想去介绍，什么是卷积？什么是池化？本文关注以下四个问题： 卷积层的作用？ 池化层的作用？ 卷积层的卷积核的大小选取？ 池化层的参数设定？引出的另外两个问题： 全链接层的作用？ 1*1的卷积核的作用？ 卷积神经网络为什么效果这么好？卷积层的作用？总结如下：提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，由此可以猜测，在高层神经网络中，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征
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2024-04-30 03:58:18
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目录池化层为什么引入池化层概述为什么采用最大值方法实现过程全连接层概述全连接转为卷积卷积网络的结构总结层的组合模式 池化层为什么引入池化层通常，卷积层的超参数设置为：输出特征图的空间尺寸等于输入特征图的空间尺寸。这样如果卷积网络里面只有卷积层，特征图空间尺寸就永远不变。虽然卷积层的超参数数量与特征图空间尺寸无关，但这样会带来一些缺点。空间尺寸不变，卷积层的运算量会一直很大，非常消耗资源。卷积网络
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2024-09-05 13:01:44
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是什么：池化层跟卷积层类似有个滑动窗口，用来取一个区域内的最大值或者平均值。作用：卷积神经网络的最后的部分应该要看到整个图像的全局，通过池化(汇聚)操作，逐渐汇聚要取的像素，最终实现学习全局表示的目标。同时，卷积层的所有优势也被保留在了中间层。特点：
1.降低卷积层读对位置的敏感性。(优点)
2.降低对空间降采样表示的敏感性。(优点)
3.池化层的输入通道和输出通道相同，如X的形状为[1,2,4,
原创
2023-08-23 22:44:53
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ROI池化层的作用是实现不同尺寸和比例的候选区域到固定大小的特征图的映射，使得后续的目标分类和回归网络能够对候选区域进行统
构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一定是很长的文章。
卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。
卷积层
先谈一下卷积层的工作原理。
我们
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2019-08-18 17:20:00
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(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。如下：关于卷积的过程图解如下：输
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2024-06-07 11:28:14
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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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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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深度学习分割网络UNET 卷积层 归一化层 激活层的描述
在深度学习领域，UNET是一种广泛应用于医学图像分割的网络结构。其设计初衷是为了捕捉图片中的细节特征，同时保持空间信息，从而有效地进行图像分割。而卷积层、归一化层与激活层的设计与组合直接影响到模型的性能。在本博文中，我将详细记录如何解决“深度学习分割网络UNET 卷积层 归一化层 激活层”相关问题的过程，包含环境配置、编译过程、参数调优、
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图
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2024-04-26 15:27:51
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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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