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+9+2+3)/4)。 反向:在反向传播当中,则是将前向传播当中获得的值平均分配给每个子窗口(0.75...
池化操作通过减少特征图的空间维度(即宽度和高度),可以显著减小数据量。例如,最大池化(Max Pooling)会选择每个窗口内的最大值作为输出,而平均池化(Average Pooling)则取窗口内所有值的平均。这不仅降低了计算成本,还减少了模型中参数的数量,从而加快了训练速度并节省内存资源。提供平移不变性:由于池化是在局部区域内...
size)] = accum_grad return accum_grad_col class AveragePooling2D(PoolingLayer): def _pool_forward(self, X_col): output = np.mean(X_col, axis=0) return output def _pool_backward(self, accum_grad): accum_grad_col = np.zeros((np.prod(self.pool_shape), accum_grad.size)) accum_...
池化分为两种,Max Pooling 最大池化和Average Pooling平均池化 参考答案:正确 点击查看答案
百度试题 题目池化有两种常用的方法,平均池化(average pooling)和最大池化(max pooling)。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
池化分为两种,Max Pooling 最大池化和Average Pooling平均池化。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
深度学习之全局池化(“global pooling”)、全局平局池化(“global avg pooling”)、全局最大池化(“global max pooling),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
3、最大池化maxinmum pooling 了解有关最大池化特征提取的更多信息。 简介 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...
最大池化的作用在于保持图像特征的同时减少数据量，简化计算过程并防止过拟合。最大池化通过使用固定大小的滑动窗口（通常为3*3）对输入数据进行操作。滑动窗口的每个位置取最大值，从而达到数据降维的效果。在最大池化的操作中，有一个参数ceil_mode，用于控制边缘位置的处理。当ceil_mode设为true时，边缘...