目前在主流的CNN卷积层之后,通常会紧跟着一个Max pooling层,将Feature map层的高度和宽度减半,同时channel数目不变。这里需要注意的是:Max pooling是对每一个channel的Feature map单独计算的,其次就是池化层并没有任何需要学习的参数。 为什么这样做呢? 第一,保留主要特征,减少参数量和计算量,防止过拟合。 第二,卷...
Maxpooling,即最大池化,是卷积神经网络(CNN)中的一种常用操作,其主要目的是通过选取局部区域内最大值的方式来减少特征图的尺寸,从而降低计算复杂度并保留最重要的特征信息。以下是关于Maxpooling的详细解释: 基本概念 定义:最大池化是将输入数据划分为若干个不重叠的区域,每个区域取最大值作为输出。
池化(Pooling)在目标检测中有重要作用,主要体现在以下几个方面:降维与特征压缩、提取关键信息、增强不变性、降噪与增强鲁棒性等等。其中在目标检测当中我们采用的最多的就是max-pooling和avg-pooling,下面来了解一下这两个池化的实现方式以及适用场景。 1.max-pooling 首先我们通过图示来了解一下max-pooling的大致过程(...
对于CNN中pooling(池化层)的理解 ) 即对一小块区域取最大值,假设pooling的窗大小是2x2, 1.forward:就是在前面卷积层的输出的不重叠地进行2x2的取最大值降采样,就得到max-pooling的值。 举例: 2x2区域取最大值不重叠的4个2x2区域分别max-pooling2.backward:在max-pooling前向传播时,只取最大值,其他值无...
目录Max Pooling介绍 Max Pooling的作用 Max Pooling介绍 卷积神经网络CNN中,一般在卷积层后还会有一个 pooling层,即池化层,池化层做的实际是数据降维,简化计算。 max pooling的操作如下图所示:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size),每个小块内只取最大的数字,舍弃其他节点后,保持原有的平...
Max Pooling的作用 作用1:invariance(不变性) invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移)不变性,rotation(旋转)不变性,scale(尺度)不变性。 (1)translation平移 图中左边两个大图,表示数字1,但是两个的位置不同,上者经过向右平移得到下者。经过池化后,得到了相同的结果。
Max Pooling在深度学习中扮演着至关重要的角色。它不仅能够减小输入的大小,减少计算量和参数,还能增大感受野,提高模型的表达能力。掌握Max Pooling的原理和作用,对于深入理解深度学习算法至关重要。希望这篇文章能帮你更好地理解Max Pooling的神奇之处!0 0
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 ...
MaxPooling的公式如下: 假设输入的图像或特征图为X,池化窗口的大小为P× P,步长为S。那么,对于每个(i, j)位置,MaxPooling的输出Y(i, j)可以表示为: Y(i, j) = max { X(i+k, j+l) | -P/2 <= k < P/2, -P/2 <= l < P/2 } 其中,k和l是整数,表示在输入图像或特征图X中的位置。