首先看下max pooling的具体操作: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,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output。 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X112的图像,从而实现了downsampling的目的。
首先看下max pooling的具体操作: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,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output。 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X112的图像,从而实现了downsampling的目的。
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...
上面描述的操作流程就叫卷积,接下来我们看看另一种操作:max pooling。从我们的代码中看到,第一层网络叫Conv2D,第二层就是MaxPooling2D,max pooling 的目标是把卷积操作得到的结果进一步“挤压”出更有用的信息,有点类似于用力拧毛巾,把不必要的水分给挤兑掉。max pooling 其实是把一个二维矩阵进行2*2的分块,这...
从我们的代码中看到,第一层网络叫Conv2D,第二层就是MaxPooling2D,max pooling 的目标是把卷积操作得到的结果进一步“挤压”出更有用的信息,有点类似于用力拧毛巾,把不必要的水分给挤兑掉。max pooling 其实是把一个二维矩阵进行2*2的分块,这部分跟前面描述的卷积很像,具体操作如下图:...
假设是N*D的节点特征矩阵，对它做global max-pooling是取这个矩阵每一列的最大值，最后输出1*D的特征...
这是引用max pooling的程序：inputMap = neuronOutputMap; inputSize = outputSize; poolSize = 3; ...
MaxPooling Over Time是NLP中CNN模型中最常见的一种下采样操作。 意思是对于某个Filter抽取到若干特征值,只取其中得分最大的那个值作为Pooling层保留值,其它特征值全部抛弃,值最大代表只保留这些特征中最强的,而抛弃其它弱的此类特征。 CNN中采用Max Pooling操作有几个好处: ...
max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似,()仍然是[batch,height,width,channels]这种形式。 A.valueB.shapeC.stridesD.padding 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在深度学习中的目标检测中会检测出多个目标框,后期需要通过非极大值抑制去除得分低并且iou()阈值的目标框。
百度试题 结果1 题目在CNN网络模型中,不常见的Pooling层操作是 A. min B. max C. mean D. sum 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏