多项选择题 将下图所示的图像输入到2*2的最大值pooling(池化)层(即,取模板内像素灰度值的最大值),stride(步长)为2,则输出值应为()。 A.A B.B C.C D.D 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
对于更大的数据集例如ImageNet来说,最近的趋势是增加层的数目[12]和层的大小[21, 14],同时使用丢弃[7]来解决过拟合问题。 尽管担心最大池化层会引起准确空间信息的损失,但与[9]相同的卷积网络结构也已经成功的应用于定位[9, 14],目标检测[6, 14, 18, 5]和行人姿态估计[19]。 受灵长类视觉皮层神经科学...
下图展示了池化窗口形状为 2×2 的最大池化。 二维平均池化的工作原理与二维最大池化类似,但将最大运算符替换成平均运算符。池化窗口形状为 p×q 的池化层称为 p×q 池化层,其中的池化运算叫作 p×q 池化。 池化层也可以在输入的高和宽两侧填充并调整窗口的移动步幅来改变输出形状。池化层填充和步幅与卷积层...
VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系,通过反复堆叠33的小卷积核和22的最大池化层,VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。与之前的state-of-the-art的网络结构相比,识别错误率大幅度下降;同时,VGG的泛化能力非常好,在不同的图片数据集上都有良好的表现。到目前为止,VGG依然经常被用来提取特...
l An average pooling layer with 5×5 filter size and stride 3, resulting in an 4×4×512 output for the (4a), and 4×4×528 for the (4d) stage. 一个平均池化层,滤波器大小为5×5,步长为3,导致(4a)的输出为4×4×512,(4d) 的输出为 4×4×128。
对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。下面对两种下采样方式进行一组对比实验，实验设计的可能不够严谨，欢迎大家在评论区讨论。实验设计 本次对比实验采用...
机器学习笔记(二十一)——Tensorflow 2(卷积与池化) 关于池化,也很好理解,比如把一个2*2的像素块合并为一个像素,这个像素的值可以是4个像素中的最大值,也可以是平均值。这样可以简化信息。 还有其他一些操作,我在代码中会标出。 import tensorflow as tf...
池化层 池化的方式分成使用最大值操作的最大池化层(max pooling)和使用平均值操作的平均池化层(average pooling)。最大池化层相对来讲使用的会多一些。在TensorFlow中tf.nn.max_pool函数实现了最大池化层的前向传播过程。 pool=tf.nn.max_pool(active_conv,ksize=[1,3,3,1],strides=[1,2,2,1],padding=...
无全连接层(NiN块里每个卷积后面两个全连接层)、交替使用NiN块和步长为2的最大池化层、最后使用全局平局池化得到输出。 1def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):2returnnn.Sequential(3nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding),4nn.ReLU(),...
defglobal_max_pooling_forward(z):""" 全局最大池化前向过程 :param z: 卷积层矩阵,形状(N,C,H,W),N为batch_size,C为通道数 :return: """returnnp.max(np.max(z, axis=-1),-1) 反向过程 参考池化层的反向传播中公式(10) defglobal_max_pooling_forward(next_dz, z):""" 全局最大池化反向...