例如,最大池化(max pooling): 图中Max(1,4,3,2)=4,所以池化运算后映射出的一个值是4。若使用average pooling,那么就是取池化核扫过的小块的平均值作为映射后的值。 在LeNet的架构上,在卷积层后用的还是图像的下采样方式(隔行采样),到了AlexNet就采用了pooling进行下采样。 类式接口 接着上节卷积运算得到的输出
max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) 1 参数: kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小 stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(int or tuple, optional) - ...
return_indices - 默认值False,如果设置为True,会返回输出的索引,索引对 nn.MaxUnpool2d有用。 Fractional Max-Pooling suggests a method for performing the pooling operation with filters smaller than 2x2. This is done by randomly generating pooling regions with a combination of 1x1, 1x2, 2x1 or 2...
torch.nn.MaxUnpool1d(kernel_size,stride=None,padding=0) MaxUnpool1d 计算MaxPool1d的部分逆。MaxPool1d是不能完全取逆的,因为非最大值丢失了。 MaxPool1d最大值索引和数值输入到MaxUnpool1d来计算部分逆,其中非最大值被设置为0 提示:MaxPool1d可以将不同输入尺寸映射到相同的输出尺寸,因此取逆过程可能会...
对于k=4,见图中红色的大矩阵,卷积核大小为4*5,步长为1。这里是针对输入从上到下扫一遍,输出的向量大小为((7-4)/1+1)*1=4*1,最后经过一个卷积核大小为4的max_pooling,变成1个值。最后获得6个值,进行拼接,在经过一个全连接层,输出2个类别的概率。
Conv1D(1, 3, padding='valid') #1是输出通道数,3是卷积核大小,不使用边界填充 max_pool_1d = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=1, padding='valid') y= conv1D(x) y = max_pool_1d(y) print(y) 最终输出y的shape=(1000, 397, 1) 计算维度的公式如下: f表示卷积核大小,p...
池化层,英文为pooling,其实单纯从其英文是很难理解为何要在卷积神经网络中设计一个这样的结构。虽然目前我个人未能理解这个名字的含义,但其功能却是非常直观和简单的——如果说卷积滤波器是用于局部特征提取的话,那么池化层可以看做是局部特征降维。 举个例子,池化层典型的有三种类型,即MaxPooling,AvgPooling,MinPoolin...
(*input, **kwargs) File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/pooling.py", line 92, in forward return F.max_pool1d(input, self.kernel_size, self.stride, File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/torch/_jit_internal.py", line 485, in fn return if_...
max-pooling有很多种实现方式 (1)kmax-pooling 1importtorch2defkmax_pooling(x, dim, k):3index = x.topk(k, dim=dim)[1].sort(dim=dim)[0]4returnx.gather(dim, index)5x = torch.rand(4, 5, 6, 10)6print(x)#[torch.FloatTensor of size 4x5x6x10]7y = kmax_pooling(x, 3, 5)8print...
Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种,max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。 先看看流程图: 这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的,可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax,这里我就没有画了。