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...
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Maxpo...
有一位博主提到:池化层一般没有参数,所以反向传播的时候,只需对输入参数求导,不需要进行权值更新。但是具体在计算的时候是要根据Max还是Average来进行区分,进行参数更新的。 我们来看看池化层的前向传播和反向传播过程 1 Max-Pooling 该种类型的池化层是取运算窗口中的最大值作为最后运算的结果,可以表示为: ...
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
output=maxpooling(input,kenel_size,ceil_mode=?) 1.当ceil_model=true,边缘处取最大值。 例如以下取最大值3 整个池化后的结果为: 1.当ceil_model=false,边缘处的值不取。 简单的代码如下: import torch from torch import nn from torch.nn import MaxPool2d ...
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 attention机制总结 整体特征信息进行一层下采样,减少参数维度,更多的体现在信息的完整传递这个维度上,例DenseNet中的模块之间的连接大多采用average-pooling,在减少维度的同时,更有利信息传递到下一个模块...任务冠军) 1》任务:图像分类...
一般来说,average-pooling能减小第一种误差,更多的保留图像的背景信息,max-pooling能减小第二种误差,更多的保留纹理信息。average-pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样,在减少参数维度的贡献上更大一点,更多的体现在信息的完整传递这个维度上,在一个很大很有代表性的模型中,比如说DenseNet中的模块之间的连接大多...
maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度) 2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1) translation invariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需...