pytorch平均池化源码 pytorch 池化

一、池化层

池化运算：对信号进行‘收集‘并‘总结’， 类似于水池收集水资源
收集：多变少，总结：最大值/平均值

图像下采样

1、nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

功能：对二维信号（图像）进行最大值池化
参数：
kernel_size：池化核尺寸
stride：步长
padding：补边
dilation：池化核间隔大小
ceil_mode：尺寸向上取整
return_indices：记录池化像素索引，在进行池化上采样时使用已经记录的像素索引位置进行扩展

2、nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, count_include_pad=True, divisor_override=None, ceil_mode=False)

功能：对二维信号进行平均值池化
参数：
kernel_size：池化核尺寸
stride：步长
padding：补边
ceil_mode：尺寸向上取整
count_include_pad：是否将填充值用于计算
divisor_override：除法因子

图像上采样（反池化）

nn.MaxUnpool2d(kernel_size, stride=None, padding=0)

功能：对图像进行最大值池化上采样
主要参数：
kernel_size：池化核尺寸
stride：步长
padding：补边
注意：它和下采样池化唯一的区别就是需要在forward函数中添加像素索引，forward(self, input, indices, output_size=None)

二、线性层

线性层又称为全连接层，其每个神经元上一层所有神经元相连实现对前一层的线性组合，线性变换。

nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

功能：对一维信号进行线性组合
主要参数：
in_features：输入节点数
out_features：输出节点数
bias：是否需要偏置
计算公式：$y=xW^T+bias$（x为输入，W为权值，T为转置，bias为偏置）

三、激活函数层

激活函数对特征进行非线性变换，赋予多层神经网络具有深度的意义

1、nn.Sgmoid

计算公式：$y=\frac{1}{1+e^-x}$

梯度公式：$y^t=y*(1-y)$

特性：输出值在（0,1），符合概率；导数范围是[0,0.25]，易导致梯度消失；输出为非0均值，破坏数据分布

下图为sigmoid函数的曲线图，蓝色表示输出，红色表示梯度

sigmoid梯度消失：由于梯度在[0,0.25]之间，叠加相乘时会越来越小导致梯度消失

2、nn.tanh

计算公式：$y=\frac{sinx}{cosx}=\frac{e^x-e^-x}{e^-+e^-x}=\frac{2}{1+e^-2x}+1$

梯度公式：$y^t=1-y^2$

特性：输出值在（-1,1），数据符合0均值；导数范围是（0,1），易导致梯度消失

下面是tanh的曲线图，蓝色表示输出，红色表示梯度，相比于sigmoid函数梯度消失不是很明显，但是对于深度较大的网络结构还是会发生梯度消失

3、nn.ReLu

计算公式：$y=max(0,x)$

特性：输出值均为正数，负半轴导致神经元致死；导数是1，缓解梯度消失，但是易引发梯度爆炸

下面是relu的曲线图，相比于前面两个，不会发生梯度消失，但是在叠加相乘时会越来越大，会发生梯度爆炸

对于上面的问题，对relu函数进行改进

改进relu

1、nn.LeakyReLu

参数：negative_slope：负半轴斜率
在负半轴增加一个斜率，使负半轴输出不再是0

2、nn.PReLu

参数：init：可学习斜率

3、nn.RReLu

参数：lower：均匀分布下限；upper：均匀分布上限

对负半轴随机采用一个斜率