区别:最大池化选取池化窗口内的最大值,强调显著特征;平均池化计算窗口内平均值,保留整体信息分布。最大池化优点:突出重要特征,对微小位置变化不敏感,增强模型鲁棒性;缺点:忽略非最大值信息,可能丢失局部细节。 平均池化优点:保留全部数据整体分布,减少信息丢失;缺点:弱化显著特征,可能引入背景噪声。适用场景:最大池化适...
16)的张量， 然后定义了一个最大池化层，池化操作以后， 最后输出的张量大小是：torch.Size([2, 3,...
6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]).float()# 创建最大池化层,窗口大小为2,步幅为2max_pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)# 进行最大池化操作output_tensor=max_pool(input_tensor)print("输入特征图:")print
在深度学习中,全局池化操作是一种常用的特征提取手段,尤其在卷积神经网络(CNN)中发挥着重要作用。全局池化能够整合特征图的空间信息,生成紧凑的特征表示,从而提高模型的泛化能力。其中,全局最大池化(Global Average Pooling, GAP)和全局平均池化(Global Max Pooling, GMP)是两种最常用的全局池化操作。 全局最大池化(GA...
1. 最大池化操作举例(理论介绍)# 假设有一个5×5的图像和一个3×3的池化核(kenel_size=3),如下图。池化过程就是将池化核与图像进行匹配。下面介绍最大池化的具体操作。 首先用池化核覆盖图像,如下图。然后取到最大值,作为一个输出。 上图为第一次最大池化操作,最大值为2。将2作为一个输出,如下图。
除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性,我们来看一下。 先举一个池化层的例子,然后我们再讨论池化层的必要性。 假如输入是一个4×4矩阵,用到的池化类型是最大池化(max pooling)。 执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。
2. 池化层的填充和步幅 3. 对多通道进行池化 4. 总结 本文将介绍池化(pooling)层,它的主要目的是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。 1. 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。不同于卷积层里计算输入和核的互相关性,池化层直接...
最大池化原理最大池化原理 最大池化(Max Pooling)是卷积神经网络中的一种下采样操作,其核心原理和实现步骤如下: 原理: 1. 目的:降低特征图的空间维度,减少计算量,防止过拟合,同时保留显著特征,增强模型的平移不变性。 2. 操作:在输入特征图上滑动固定大小的窗口(如2×2),取每个窗口内的最大值作为输出,忽略...
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
最大池化操作通常被应用于每一个卷积层之后。在每一层中，最大池化都会输入一个特征图，然后输出一个降维后的特征图，该特征图的深度与输入特征图相等，但尺寸减小了。最大池化的基本步骤如下：1.定义窗口（或者说是范围）。这个窗口在输入特征图上滑动，从而产生多个区域。2.在每一个区域内寻找最大值。这个最大...