1.max-pooling 首先我们通过图示来了解一下max-pooling的大致过程(假设池化窗口为2*2): 前向:在2*2的max-pooling中,我们将4*4特征图分为四块,在四块区域当中选择最大值。 反向:在前向传播当中,我们选取了四个子区域当中各自最大的值(位置为绿色标记位置)。在反向传播当中我 们将最大值位置(绿色标记)置为...
最大池化是指在给定的池化窗口内,选择窗口中的最大值作为输出。最大池化可以帮助网络对图像的特征进行选择性地保留,提取突出的特征。例如,对于一个2x2的最大池化操作,输入窗口中的4个值为[1, 2, 3, 4],则输出为4,因为4是窗口中的最大值。 平均池化是指在给定的池化窗口内,计算窗口中所有像素值的平均值作...
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,池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值。该运算也分别叫做最大池化或平均池化。在二维最大池化中,池化窗口从输入数组的最左上方开始,按从...
平均池化则相对简单,其通过取特征图中每个区域的平均值来进行下采样。这种方法可以更平滑的保留特征,但在强调突出的特征方面可能不如最大池化有效。 平均池化的代码示例 以下是使用PyTorch实现平均池化的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义输入特征图input_tensor=torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,...
import torch.nn as nn 池化类(以最大池化为例) class Mymax_pooling(nn.Module): def __init__(self, pooling_sizes, stride): super(Mymax_pooling, self).__init__() self.pooling_sizes = pooling_sizes self.stride = stride def forward(self,x): ...
简介:【8月更文挑战第21天】池化技术是深度学习中关键的特征提取手段,通过下采样减少数据维度和计算量,同时保持核心特征。主要分为最大池化和平均池化:前者选取局部区域的最大值,保留显著特征并具平移不变性;后者计算区域平均值,平滑噪声并稳定输出。两者依据任务需求选择,如图像分类偏好最大池化以突出关键特征,而去噪...
在深度学习中,池化(Pooling)是一种常用的降维技术,它能够有效地减少模型的参数量,提升计算效率,并防止过拟合。其中,全局池化是一种特殊的池化方式,它将整个特征图的信息进行汇总,生成一个全局的特征表示。全局池化主要包括全局平均池化和全局最大池化两种类型。 全局平均池化(Global Average Pooling) 全局平均池化是一...
最大池化层时,只要卷积层识别的模式在高和宽上移动不超过一个元素,我们依然可以将它检测出来。 定义一个池化层向前计算的函数pool2d: import torch from torch import nn def pool2d(X, pool_size, mode='max'): # 默认使用最大池化,平均池化将Mode设置为avg ...
原理不同，作用不同。1、原理不同：最大池化是对局部的值取最大，而平均池化是对局部的值取平均。2、作用不同：最大池化保留了纹理特征，而平均池化保留整体的数据特征。
平均池化（avgpooling）在特征映射上以窗口形式滑动，取窗口内平均值作为结果，从而实现降采样，减少过拟合。前向传播中，求取一个patch值的平均作为pooling操作，反向传播则将某个元素的梯度平均分配给前一层，保证池化前后梯度之和不变。最大池化(maxpooling)旨在提取特征纹理，减少无用信息影响。前向传播...