pool_h1=max_pool_2x2(conv_h1)#第六步:构造第二层卷积的参数,进行卷积,tf.nn.relu激活, 然后使用池化压缩梯度W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1)) b_conv2= tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64])) conv_h2= tf.nn.relu(conv2d(pool_h1, W_conv...
简介:在使用卷积神经网络时,出现'ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'pool1/MaxPool''错误通常是由于输入图像尺寸与卷积核及池化层参数不匹配导致的。本文将解释这个错误的来源,并提供解决方案。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens...
每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output。 注意区分max pooling(最大值池化)和卷积核的操作区别:池化作用于图像中不重合的区域(这与卷积操作不同) 这个图中,原来是4*4的图片。由于不会重合,所以filter的大小和步长stride是相等的,为2. 粉色区域最大值为6,得到的该区域结果...
max pooling和average pooling的使用性能对于我们设计卷积网络还是很有用的,虽然池化操作对于整体精度提升效果也不大,但是在减参,控制过拟合以及提高模型性能,节约计算力上的作用还是很明显的,所以池化操作时卷积设计上不可缺少的一个操作。 不当之处,请各位指出 注: Stochastic-pooling(随机池化):只需对feature map中...
经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核,每个卷积核的大小为4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长为1),最终输出特征图大小为(—)...
在做CNN时,输入图片大小为37×37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5,不做填充,步长为1),与池化层(Max pooling大小为3×3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4,不做填充,步长为1),与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2,不...
单项选择题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 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.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...
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作,Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维,池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling),在构建卷积神经网络时,往往会用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出的特征维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。
输入图像为37×37,经过第一层卷积(卷积核数量为25,每个卷积核大小为5×5,paddding方式为valid,步长为1)和池化层(卷积核大小为3×3,paddding方式为valid,),输出特征图大小为()。 A.10×10 B.11×11 C.12×12 D.13×13 点击查看答案 第2题 假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸...
MaxPool2D是tf1里的，MaxPooling2D是tf2的，没什么区别，tf的函数管理比较乱