最大池化的作用:对特征图进行下采样,与步进卷积类似。最大池化与卷积的最大不同之处在于,最大池化通常使用2×2的窗口和步幅2,其目的是将特征图下采样2倍。使用下采样的原因,一是减少需要处理的特征图的元素个数,二是通过让连续卷积层的观察窗口越来越大(即窗口覆盖原
最大化操作的功能就是只要在任何一个象限内提取到某个特征,它都会保留在最大化的池化输出里。 所以最大化运算的实际作用就是,如果在过滤器中提取到某个特征,那么保留其最大值。 如果没有提取到这个特征,可能在右上象限中不存在这个特征,那么其中的最大值也还是很小,这就是最大池化的直观理解。 必须承认,人们...
池化操作在卷积层之后进行,通常在池化窗口内进行计算,输出特征图的每个位置都是池化窗口内数值的聚合结果。 常见的池化操作有最大池化和平均池化两种: 1.最大池化(Max Pooling):在池化窗口内选择最大的数值作为输出。最大池化能够保留最显著的特征,对于平移不变性和鲁棒性有一定的提升。 2.平均池化(Average Pooling...
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,这种方式得到的特征信息对背景信息更加敏感,例如可以...
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1. 最大/平均池化 最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值,反向传播的时候,梯度通过前向传播过程的最大值反向传播,其他位置梯度为0。 使用的时候,最大池化又分为重叠池化和非重叠池化,比如常见的stride=kernel size的情况属于非重叠池化,如果stride<kernel size 则属于重叠池化。重叠池化相比于非...
具体而言,作者设计了一个 Inception mixer,以移植卷积和最大池化的优点,将高频信息捕获到 Transformer。与最近的混合框架不同,Inception mixer 通过通道分裂机制带来了更高的效率,采用并行卷积/最大池化路径和自注意路径作为高频和低频混频器,同时能够灵活地建模分散在较宽频率范围内的鉴别信息。
1. 最大/平均池化 最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值,反向传播的时候,梯度通过前向传播过程的最大值反向传播,其他位置梯度为0。 使用的时候,最大池化又分为重叠池化和非重叠池化,比如常见的stride=kernel size的情况属于非重叠池化,如果stride<kernel size 则属于重叠池化。重叠池化相比于非...
在3D卷积阵列上执行最大池化操作,可以通过以下步骤实现: 1. 首先,了解什么是3D卷积阵列和最大池化操作: - 3D卷积阵列是在3D空间中对输入数据进行滑动窗口卷积操作的一种神经网络层。它可...