# 添加池化层---最大值池化 # maxpool = nn.MaxPool2d(2,stride=2) # pool_out = maxpool(image_out) # 添加池化层---平均值池化 # average_pool = nn.AvgPool2d(2,stride=2) # pool_out = average_pool(image_out) # 添加池化层---自适应平均池化层 adaverage_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(o...
经过训练后最小池化与最大池化在本质上是一模一样的，最大池化表示采用边缘信息进行描述，平均池化表示采...
我也在想这个问题。有没有别的池化方式。例如介于均值和最大之间的数。也许在真正懂的人眼里这个问题可...
将下图所示的图像输入到22的均值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的平均值),stride(步长)为2,则输出值应为()。A.AB.BC.CD.D
百度试题 题目(单选,4分)将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的平均值),stride(步长)为2,则输出值应为()20244/368211221 A. B. C. D. 相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏
所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案,最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化,对比一下这两种方式,图示如下: 可以看到全局池化会根据需要产生神经元,神经元个数可控,可调。而flatten方式就是一个硬链接,无法在flatten的时候调整链接数目。全局均值池化输出最常见的做法是把每个通道feature...
在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)已经成为一种非常强大的工具,广泛应用于图像识别、目标检测和语义分割等任务中。而在卷积神经网络中,池化层(Pooling Layer)作为一个重要的组成部分,起到了优化网络性能和减少计算量的关键作用。本文将详细介绍池化层的定义、作用、类型以及应用等方面,帮...
将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的平均值),stride(步长)为2,则输出值应为(). A.A B.B C.C D.D 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 下图是哪种像素邻域表示(). A.4-邻域 B.对角邻域 C.8-邻域 D.以上都不是 点击查看答案手机看题 单项...
以下哪一个关于池化层的描述是错误的A.类型包括最大值池化以及平均值池化B.一般处于卷积层和卷积层之间,全连接层和全连接层之间C.经过池化层后,输出特征图的高度,宽度和通道
百度试题 题目(单选,4分)将下图所示的图像输入到2*2的均值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的平均值),stride(步长)为2,则输出值应为()20244/368211221 A、m B、0 C、C_7 D、NW 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏