简介:PyTorch中的`nn.AdaptiveAvgPool2d()`函数用于实现自适应平均池化,能够将输入特征图调整到指定的输出尺寸,而不需要手动计算池化核大小和步长。 1.函数语法格式和作用 作用: 自适应平均池化,指定输出(H,W) 函数语言格式: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释 output_size:指定输出固定尺寸 3.具体...
self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1) 但是如果改变图片的尺寸就会出现问题,比如将尺寸扩大了一倍,这时候经过block之后的尺寸是14×14,这个时候就要更改网络才行,但是如果使用AdaptiveAvgPool2d则没有这个烦恼。
ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2(将计算平均池化时的除数指定为2) avgpool3 = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=False, count_include_pad=False, divisor_override=2) y3 = avgpool3(x1)print(y3)# 打印结果''' tensor([[[ 6., 8.],...
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)的用处就是不管输入的大小是多少，都给转成大小为 output_size 的特...
nn.adaptiveavgpool2d 是 PyTorch 中的一个卷积层,它提供了一种自适应的平均池化操作,可以根据输入的大小自适应地计算输出的大小。它的实现原理是根据输入的尺寸以及设定的输出大小计算出每个输出元素在输入中的感受野(receptive field),然后在这些感受野上进行平均池化。具体来说,可以分为以下几步: 1. 计算输出的大...
原文example 二元(2d)——二维数据 矩阵 汇聚层(Pool)——pooling层 均值(Avg)——均值 自适应(Adaptive)——给定输入数据和输出数据的大小,自适应算法能够自动计算核的大小和每次移动的步长。
1.函数语法格式和作用作用: 自适应平均池化,指定输出(H,W) 函数语言格式:nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释output_size:指定输出固定尺寸3.具体代码
1.input size可以整除output size时其中output=(input+2∗padding−kernel)/stride其中padding=0⟹{...
2.池化层是当前卷积神经网络中常用组件之一,它最早见于LeNet一文,称之为Subsample。自AlexNet之后采用Pooling命名。池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维,用更高层次的特征表示图像。 实施池化的目的:(1) 降低信息冗余;(2) 提升模型的尺度不变性、旋转不变性;(3) 防止过拟合。