mean pooling和max pooling是两种常用的技术。mean pooling通过计算局部区域的平均值来降低特征图的大小，保持信息的同时减少计算量，但可能错过重要峰值信息。而max pooling通过选取局部区域的最大值，保留特征图中的峰值，强调重要特征，同时增加非线性，提升网络的表达能力。然而，max pooling的非线性特性虽然...
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…
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）中的池化层（Pooling Layer）扮演着减少模型参数、降低过拟合风险的重要角色。两种常见的池化技术是平均池化（Average Pooling）和最大池化（Max Pooling）。尽管平均池化在早期应用广泛，但如今最大池化更被青睐，原因在于它提供了非线性特性，通常具有更好的性能。最大池...
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...
A. 尺度为(2,2),stride=2的MaxPooling层在梯度后向传播中,后层的梯度值传递给前层对应的最大值位置。 B. 尺度为(2,2),stride=2的MeanPooling层在梯度后向传播中,后层的梯度值等额传递给前层的对应位置。 C. 尺度为(2,2),stride=2的MaxPooling层在梯度后向传播中,后层的梯度值除以4后传递给前层的...
常用的有mean-pooling,max-pooling和Stochastic-pooling三种。 mean-pooling,即对邻域内特征点只求平均, max-pooling,即对邻域内特征点取最大。 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。
从NN的角度看，当然从图形学提取特征就另说了），那么我觉得，你可以用一个平均值的pooling来作为一个特征提取的手段。而如果通过一个卷积核处理后的数据里面的某个信息是很有效的，譬如说其中可能出现很大的值，而这个值对结果影响很大，那么你可以用max的pooling ...
D.输出通道 多项选择题 在神经网络中,常常会用到如下函数:tensorflow.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_V2()是 A.在卷积层 B.进行优化 C.用信息熵 D.一定全连接层 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0 Hello, 有问题你可_...
以下关于MaxPooling和MeanPooling的论述正确的有A.尺度为(2,2),stride=2的MeanPooling层在梯度后向传播中,后层的梯度值等额传递给前层的对应位置。B.尺度为(2,2),stride=2的MeanPooling层在梯度后向传播中,后层的梯度值除以4后传递给前层的相关位置。C.尺度为(2
百度试题 题目常用的池化方法包括( )。 A.mean-poolingB.max-poolingC.min-poolingD.stochastic-pooling相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏