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, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ks...
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:通过最大池化进...
ceil_mode:这个参数控制边缘的地方是取最大值 还是不取 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 from...
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 sidesdilation: a parameter that...
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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...
max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似,()仍然是[batch,height,width,channels]这种形式。 A.valueB.shapeC.stridesD.padding 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在深度学习中的目标检测中会检测出多个目标框,后期需要通过非极大值抑制去除得分低并且iou()阈值的目标框。
百度试题 结果1 题目在图像识别任务中,以下哪种方法可以用于特征提取? A. 最大池化(Max pooling) B. 平均池化(Average pooling) C. 卷积操作(Convolution) D. 全连接层(Fully connected layer) 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
你的输入大小为32x32x16,并应用最大池化(max pooling),stride为2,filter大小为2。输出大小是多少?A.15x15x16B.16x16x16C.32x32x8D.16x16x8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