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,一般来说在模型中间使用,用的较多,效果较好 Average Pooling: 更多的保留图像的背景信息,强调对整体信息进行采样,传递的信息更完整,一般在模型的最后分类层使用
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...
通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样,但是max-pooling感觉更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更好的特征,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,average...
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...
通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下 Max Pooling和 Average Pooling的区别,使用场景分别是什么? 池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作,一般在卷积层后面都会接一个池化操作,但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling,很少使用...
比如max pooling，就是在n-by-n的格子里选一个最大的 而average也差不多啦，就是平均一下 因为图像...
池化操作在基于卷积神经网络（CNN）的图像分类中相当常见。它通过使用较小的图像块，每次移动两个像素的步长，来计算结果中的一个像素，从而简化特征图。池化包括平均池化和最大池化两种方式。平均池化计算图像块的平均值，而最大池化则取图像块中的最大值。这些方法可以通过取最小值、中值等方式扩展，...
1回答 正十七 2020-03-24 20:08:44 图像大小方面没有区别。带来的区别就是梯度计算的不一样。所以网络的训练也是不一样的。 一般情况下我们会用max_pooling, 因为max_pooling能帮助我们快速找到最突出(max)的特征。 0 回复 提问者 战战的坚果 #1 非常感谢! 回复 2020-03-25 09:19:03 ...
《图像分类中的max pooling和average pooling是对特征的什么来操作的,结果是什么? - 知乎》 http://t.cn/R9mr2qF
这是引用max pooling的程序：inputMap = neuronOutputMap; inputSize = outputSize; poolSize = 3; ...