我们可以通过图片的可视化来更好的理解maxpooling和meanpooling: importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 池化函数defmax_pooling(feature_map,pool_size=2,stride=2):h,w=feature_map.shapepooled=[]foriinrange(0,h-pool_size+1,stride):row=[]forjinrange(0,w-pool_size+1...
最大池化(Max Pooling)是卷积神经网络(CNN)中的一种池化(Pooling)操作,用于降低卷积层输出的维度(即特征图的尺寸),同时保留最重要的特征信息。具体来说,最大池化会在输入特征图上滑动一个窗口,并在每个窗口位置选择最大值作为该窗口的输出。这种操作有助于减少数据的空间大小,从而减少参数数量和计算量,同时也有助...
在第二课中,我们开始讨论卷积神经网络(convnet)的基础如何进行特征提取。我们了解了这个过程中的前两个操作是在带有 relu 激活的 Conv2D 层中进行的。 在这一课中,我们将看一下这个序列中的第三个(也是最后一个)操作:通过最大池化进行压缩,这在 Keras 中是通过 MaxPool2D 层完成的。 通过最大池化进行压缩 ...
比如最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling）等。其中，最大池化操作会选取每个子区域内的...
tensorflow max_pool(最大池化)应用 1、最大池化 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似。 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, ...
经过池化操作以后 output=maxpooling(input,kenel_size,ceil_mode=?) 1.当ceil_model=true,边缘处取最大值。 例如以下取最大值3 整个池化后的结果为: 1.当ceil_model=false,边缘处的值不取。 简单的代码如下: import torch from torch import nn
3.torch.nn.MaxPool2d() torch.nn.MaxPool2d()所需要输入的参数可以参考pooling.py中的说明: Args:kernel_size: the size of the window to take a max overstride: the stride of the window. Default value is :attr:`kernel_size`padding: Implicit negative infinity padding to be added on both side...
最大池化(Max Pooling): 定义池化窗口大小:确定池化窗口的大小,通常是一个固定的矩形区域,如2x2或3x3。 遍历特征图:将池化窗口在特征图上滑动,每次滑动的步长由用户定义。 寻找最大值:对于每个池化窗口,找到窗口中所有元素的最大值。 输出:将每个池化窗口的最大值作为输出,构成下一层的特征图。 这两种池化操作...
maxpooling是滑窗,然后拿到滑窗最大值 拿到最大值以后,使用strides进行下一次滑窗的 首先计算出输出的形状,然后根据输出的形状,拿到相应的滑窗,从而拿到滑窗内的最大值,输出即可的 这里需要提前将最大值的坐标保存下来,方便反向传播使用 相应的codes是这个,self.pad_input是padding以后的输入,self.record保存最大值...