常见的汇聚层有最大汇聚(max pooling)和平均汇聚(average pooling)。 最大汇聚从输入区域中选择最大的元素作为输出; 平均汇聚则计算输入区域的平均值作为输出; 这些汇聚操作可以在卷积神经网络中的多个层级上进行,以逐渐减小特征图的空间尺寸。 代码语言:javascript 复制 class Pool2D(nn.Module): def __init__(se...
平均池化Average Pooling及池化层总结, 视频播放量 22、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 青山与你多妩媚, 作者简介 昨夜星辰昨夜风,相关视频:中国机器狗可以当坐骑,韩国网友看呆了:这就是未来的感觉!,“邓超用一个人工Ai 成功征
自适应平均池化(Adaptive Average Pooling) 简化了平均池化的过程,无需用户指定 filter size, pad size 和 stride,只需给定想要的输出特征图的大小就好,即可完成平均池化的过程,这样就很大程度上方便了用户的使用; 实现 以Pytorch 为例,因为其内部也提供了对应 Adaptive Average Pooling 的接口, CLASS torch.nn.Adapt...
average pooling和max pooling 数学公式average pooling和max pooling数学公式 Average pooling的数学公式如下: 对于输入矩阵X,平均池化运算输出矩阵Y,池化窗口大小为F×F,步幅为S,Y的尺寸为W'×H'×C'。其中W'、H'、C'分别为输出矩阵Y的宽度、高度和通道数。 对于输出矩阵Y中的每一个元素Y[i, j, k],计算...
平均池化（Average Pooling）和最大池化（Maximum Pooling）的概念就更好理解了，它们指的是如何利用图像...
average pooling能减小第1种误差,更多的保留图像的背景信息; max pooling能减小第2种误差,更多的保留纹理信息。 average pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样,在减少参数维度的贡献上更大一点,更多的体现在信息的完整传递这个维度上,在一个很大很有代表性的模型中,比如说DenseNet中的模块之间的连接大多采用averag...
Max pooling 和 Average pooling 的区别 池化层的作用 一是减少冗余的信息量, 二是保留图像的特征信息,同时降低参数量。 特征提取的误差主要来自两个方面: 邻域大小受限造成的估计值方差增大; 卷积层参数误差造成估计均值的偏移。 Max Pooling: 更多的保留图像的纹理特征,选出识别度高的特征,能够减少第二种误差,...
一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling 和 average pooling 都对数据做了sampling,但是感觉max pooling更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更高的特征,提供了非线性,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...
首先average-pooling的 作用是什么 最大池化提取边缘等“最重要”的特征，而平均池化提取的特征更加...
一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling 和 average pooling 都对数据做了sampling,但是感觉max pooling更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更高的特征,提供了非线性,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...