我们可以看到在max-pooling当中只激活了显著(最大值)特征的 位置,而将其他弱特征置为0(背景)。因此max-pooling强调边缘、角点和高激活值区域,适合突出目标的关键特征。 2.mean-pooling 同样,我们通过图示来理解mean-pooling的实现过程: 前向:mean-pooling的前向过程则是在每个2*2的子窗口中计算平均值(3.5 = (0...
最大池化(Max Pooling)是卷积神经网络(CNN)中的一种池化操作,用于减少数据的空间大小(即降维),从而减少参数的数量和计算量,同时保留重要特征。最大池化操作会从输入的特征图中选择一个局部区域(池化窗口)内的最大值作为该区域的输出。 2. 最大池化在卷积神经网络(CNN)中的作用 降维:通过池化操作,可以减少特征图...
padding = [1, 1]maxpooling= maxpooling_layer(pool_size, strides, padding) output = maxpooling.forward(inputs) delta = np.ones(maxpooling.outshape) partial = maxpooling.backward(delta) output_torch, partial_torch = torch_compare_MaxPool2d(pool_size, strides, padding, inputs) assert np.me...
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, ...
最大池化(MaxPooling)是卷积神经网络的第二步, 而本文的目的仅仅只是为了说明ksize、strides与padding参数 在TensorFlow实例(5.3)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 文章中, 第一层经网络用到下列句子 tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') ...
max-pooling,即对邻域内特征点取最大。 根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面: (1)邻域大小受限造成的估计值方差增大; (2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。 一般来说, mean-pooling能减小第一种误差(邻域大小受限造成的估计值方差增大),更多的保留图像的背景信息, ...
1 最大池化(max-pooling)即取局部接受域中值最大的点。 2 最大值池化的优点在于它能学习到图像的边缘和纹理结构。 3 根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面: (1)邻域大小受限造成的估计值方差增大; (2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。
最大池化(max-pooling)是卷积神经网络中一种常用的操作,它的作用是在卷积层的输出上进行下采样,从而降低特征图的维度,并有助于控制过拟合。最大池化的操作是在每个池化块上进行的,因此定义最大池化块是指对于给定的池化层,设定每个池化块的大小和步长。 在卷积神经网络中,最大池化通常是和卷积层一起进行的,它的...
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 from torch.nn import MaxPool2d ...