CV面试题:Maxpooling是如何实现反向传播的 Maxpooling在前向计算时,只有区域内(即kernel_size * kernel_size窗口内)最大值参与了前向计算,对最终的loss起作用。如下图所示,图中kernel_size=2,即在2*2的窗口内进行池化操作。 在反向传播时,只会对区域内最大值对应的位置分配梯度;区域内的其他位置梯度为0(即不...
这里的kernel size为 2，指的是我们使用 2×2 的一小块图像计算结果中的一个像素；而 stride 为 2...
classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如果padding不是0,会在输入的每一边添加相应数目0,如padding=1,则在每一边分别补0,其实最后的结果补出来是bias 参数: kernel_size(int or tuple): max pooling的窗口大小,可以为tuple,在...
结果就是pooling 之后的feature map.max pooling顾名思义就是选取kernel size范围之内的maximum value. ...
kernel_size(int or tuple): max pooling的窗口大小,可以为tuple,在nlp中tuple用更多,(n, 1) (n, m): height/n, width/m stride(int or tuple, optional): max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(int or tuple, optional): 输入的每一条边补充0的层数 ...
Pytorch——基于max pooling实现图像腐蚀和膨胀 代码 可以通过调节kernel_size实现腐蚀和膨胀的大小。 import cv2 import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np def dilate(bin_img, ksize=5): # 腐蚀 src_size = bin_img.numpy().shape...
大部分pooling操作满足上图的模型,假设输入大小为i, 输出大小为o, kernel size简称k, stride简称s,满足以下公式: o=⌊i−ks⌋+1 1. 最大/平均池化 最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值,反向传播的时候,梯度通过前向传播过程的最大值反向传播,其他位置梯度为0。 使用的时候,最大池...
maxpooling importnumpyasnpimporttorchclassMaxPooling2D:def__init__(self,kernel_size=(2,2),stride=2):self.kernel_size=kernel_size self.w_height=kernel_size[0]self.w_width=kernel_size[1]self.stride=stride self.x=Noneself.in_height=Noneself.in_width=Noneself.out_height=Noneself.out_width...
而conv(stride=1) +maxpooling(stride=2)在卷积的时候保留了所有特征，然后通过池化只保留局部区域最“...
这是引用max pooling的程序：inputMap = neuronOutputMap; inputSize = outputSize; poolSize = 3; ...