我们可以看到在mean-pooling中,将原始特征图的背景(值为0)的位置给激活了。因此mean-pooling提供整体信息的平滑表示,适合场景理解或保留背景信息。 3.代码可视化 我们可以通过图片的可视化来更好的理解maxpooling和meanpooling: importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 池化函数defmax_pool...
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...
二、mean pooling(平均池化):即对邻域内特征点只求平均 优缺点:能很好的保留背景,但容易使得图片变模糊 正向传播:邻域内取平均 反向传播:特征值根据领域大小被平均,然后传给每个索引位置 通常来说,max pooling 的效果更好,虽然max pooling和average都对数据做了下采样,但是max pooling感觉更像是做了特征选择,选出...
mean pooling在保持信息的同时降低计算复杂度，而max pooling通过强调重要特征和增加非线性，提高网络的表示能力。然而，max pooling可能导致特征的平移不变性丧失。为解决这一问题，引入模糊操作是有效的解决方案之一，使得网络在保持高效的同时，能够保持对平移变化的鲁棒性。
池化（Pooling）操作十分常见于基于 CNN 的图像分类网络。这一操作本身非常简单，如下图所示，是两种池化...
1、mean pooling mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling,那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层,这样就保证池化前后的梯度(残差)之和保持不变,还是比较理解的,图示如下 mean pooling比较容易让人理解错的地方就是会简单的认为直接把梯度复制N遍之后直接反向传...
传统视觉中,为了保证提取特征具有平移不变性,通常在提取特征前会进行高斯模糊的操作,所以CNN前期的网络中通常会采用mean pooling,后max pooling具有更好的效果(通常我们认为极值才是我们关注的特征,且max po…
我的理解是，max pooling即用最大值代表原始区域值；mean pooling是用平均值代表；但是平均值只是统计...
最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）的主要区别在于它们对输入数据进行下采样的方式不同。最大池化选取每个局部区域内最大值作为输出，而平均池化则是计算每个局部区域内的平均值。这一非线性特性使得最大池化在特征检测上更加敏感，能够更有效地捕捉图像中的局部特征。尽管最大池化因其...