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...
除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性。 假如输入是一个 4×4 矩阵,用到的池化类型是最大池化( max pooling)。执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵。执行过程非常简单,把 4×4 的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同颜色来标记。对于 2×2的...
①平均池化:指的是取该区域内所有像素点的平均值 ②最大池化:指的是取该区域内所有像素点的最大值 5、softmax层 在进行多分类任务时,通常选择softmax函数来作为多分类器。softmax层的输入为输入图像在每一个类别上的得分(特征激活值),输出为每一个类别对应的概率,所有类别的概率取值都在0~1之间,且和为1。
池化方法(1):General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling CNN网络中常见结构是:卷积、池化和**。卷积层是CNN网络的核心,**函数帮助网络获得非线性特征,而池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息,这种语... ...
标准池化 通常包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(Mean Pooling)。以最大池化为例,池化核尺寸为 ,池化步长为 ,可以看到特征图中的每一个像素点只会参与一次特征提取工作。这个过程可以用下图表示: 在这里插入图片描述 重叠池化 操作和标准池化相同,但唯一不同地方在于滑动步长 ...
相对于Max池化是从 目标区域中取出最大值,Average池化则是计算目标区域的平均值。 在图像识别领域,主要使用Max池化。 因此,本书中说到“池化层”时,指的是Max池化。 池化层的特征 池化层有以下特征。 没有要学习的参数池化层和卷积层不同,没有要学习的参数。池化只是从目标区域中取最大值(或者平均值),所以不...
标准池化 通常包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(Mean Pooling)。以最大池化为例,池化核尺寸为,池化步长为,可以看到特征图中的每一个像素点只会参与一次特征提取工作。这个过程可以用下图表示: 在这里插入图片描述重叠池化 操作和标准池化相同,但唯一不同地方在于滑动步长小于池化核的尺寸,可以想象到这样的话特征图...
1.max pooling 举个例子,比如池化的矩阵维度是2*2,步长是2,第一种是最大化池化,那么池化后的结果就是: 那池化之后的维度的公式如何呢?聪明的你会发现这和卷积公式一毛一样,无需更新。 2.average pooling 这个不太常用,顾名思义,就是取最大变成取平均。 总之,池化层可以降维,缩小程度就是池化层的维度。常...
池化工作是通过在输入上滑动(sliding)一个窗口并将窗口中的内容喂给(feeding)给一个池化函数。从某种意义上讲,池化非常像离散卷积,但是用其它函数替换了由 kernel 描述的线性组合(linear combination)。图1.5 介绍了平均池化(average pooling)的例子,图1.6 介绍了最大池化(max pooling)的例子。
池化(Pooling):使用局部统计特征,如均值或最大值,解决特征过多的问题 卷积神经网络结构: 构成:由多个卷积层和下采样层构成,后面可连接全连接网络 卷积层:k个滤波器 下采样层:采用mean或max 后面:连着全连接网络(注:全连接网络:链接权过多,算的慢,难收敛,同时可能进入局部极小值,也容易产生过拟合问题) 学习算...