nn.MaxPool1d 函数 class torch.nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数 kernel_size(int or tuple)-maxpooling的窗口大小stride(int or tuple,optional)-maxpooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_sizepadding(int or tuple,optional)...
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...
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...
>>> m = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1)) >>> input = torch.randn(20, 16, 50, 32) >>> output = m(input) 1. 2. 3. 4. 5. 6. nn.MaxPool3d 在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D最大池化。 类似MaxPool1d >>> # pool of square window of size=3, stride=2 >>> ...
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...
nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 对于输入信号的输入通道,提供1维最大池化(max pooling)操作 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...
(2)MaxPool2d(2, 2) MaxPool 最大池化层,池化层在卷积神经网络中的作用在于特征融合和降维。池化也是一种类似的卷积操作,只是池化层的所有参数都是超参数,是学习不到的。maxpooling有局部不变性而且可以提取显著特征的同时降低模型的参数,从而降低模型的过拟合。只提取了显著特征,而舍弃了不显著的信息,是的模型...
(2)MaxPool2d(2, 2) MaxPool 最大池化层,池化层在卷积神经网络中的作用在于特征融合和降维。池化也是一种类似的卷积操作,只是池化层的所有参数都是超参数,是学习不到的。maxpooling有局部不变性而且可以提取显著特征的同时降低模型的参数,从而降低模型的过拟合。只提取了显著特征,而舍弃了不显著的信息,是的模型的...
(*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_...
总体来说,PyTorch的3D MaxPooling通过计算输出形状、分配内存、调用优化的CUDA求最大 pooling核函数,实现...