作用: 对邻域内特征点取最大 减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差,更多的保留纹理信息。 MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 2.参数解释 kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小 stride(int or tuple, optional) - max pooling...
`nn.MaxPool2d`函数是PyTorch中的一个池化层,可以用于降低卷积神经网络的维度,减少计算量,同时也可以防止模型过拟合。下面介绍`nn.MaxPool2d`函数的一些基本参数和使用方法: ```python nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ``` - `kernel...
torch.nn.MaxPool2d是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作,以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。 torch.nn.MaxPool2d的常用语法如下: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数说明: kernel_...
`nn.MaxPool2d`是PyTorch中用于二维最大池化的模块。最大池化是一种在卷积神经网络中常用的下采样技术,可以有效地减少计算复杂度。 `nn.MaxPool2d`的基本用法如下: ```python import torch.nn as nn #定义一个2D MaxPooling层 m = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) #输入张量(batch_size, ...
如下是MaxPool2d的解释: class MaxPool2d(_MaxPoolNd): r"""Applies a 2D max pooling over an input signal composed of several input planes. In the simplest case, the output value of the layer with input size :math:`(N, C, H, W)`,output :math:`(N, C, H_{out}, W_{out})` an...
torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的二维最大池化层，用于神经网络中的最大池化操作，减少特征图尺寸，提取关键特征。常用语法如下：参数包括：kernel_size: 表示池化核大小，整数或 (h, w) 元组，分别表示高度和宽度。stride: 步幅，用于控制每次滑动距离，缺省为 kernel_size 或 None。padding: 填充...
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2D2D最大池化。 参数: kernel_size:最大池化的窗口大小,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。 stride:步长,可以是单个值,也可以是tupletuple元组。
该函数的主要作用是对输入特征图进行自适应最大池化操作,将输入特征图进行降维处理。下面是使用adaptive_max_pool2d函数的示例代码: python import torch import torch.nn as nn #创建输入特征图 input = torch.randn(1, 64, 32, 32) #创建自适应最大池化模块 adaptive_max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d((16...
卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷积神经网络之Pythorch实现: nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 | 参数 | 作用 | | | | | in_channels | 输入数据体的深度 | | out_channels | 输出数