一般在CNN中使用的池化都是不重叠的,但是池化也可以重叠,重叠池化和卷积操作类似,可以定义步长等参数,其和卷积的不同在于:卷积操作将窗口元素和卷积核求内积,而池化操作求最大值/平均值等,窗口的滑动等原理完全相同。 四、反池化 池化操作中最常见的最大池化和平均池化,因此最常见的反池化操作有反最大池化和反平...
反池化是池化的逆操作,是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息,舍去部分信息。 如果想从池化后的这些主要信息恢复出全部信息,则存在信息缺失,这时只能通过补位来实现最大程度的信息完整。 池化有两种:最大池化和平均池化,其反池化也需要与其对应。 (1) 平均池化和反平均池化 ...
反池化属于池化的逆操作,是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据,因此池化的过程只保留主要信息,舍去部分信息。如果想从池化后的这些主要信息恢复出全部信息,由于存在着信息缺失,这时只能通过补位来实现最大程度的信息完整。 池化层常用的有最大池化和平均池化,其反池化也需要与其对应。 平均池化比较简单。首先还原成...
转置卷积又称反卷积和部分跨越卷积,用于对图像进行上采样. 1. 2. 池化层 Pooling Layer 池化运算:对信号进行“收集”并“总结”,类似水池收集水资源,因而得名池化层 “收集”:多变少 “总结”:最大值/平均值 1. 2. 2.1 最大池化 nn.MaxPool2d ...
1 关于池化和反池化的理解 - 程序员大本营 2 卷积神经网络(conv2d参数含义、卷积层、池化层)3 Keras.layers.Conv2D参数详解 搭建图片分类 CNN (卷积神经网络 4 卷积可视化以及padding的处理方式valid,same
三种上采样:1.转置卷积(不是卷积的逆运算,是卷积运算)2.插值3.反池化Threekindsofupsampling:1.Transposedconvolution2.Interpolation3.Unpooling 代码(code): importtorch.nnasnnimportcv2fromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimporttorch.nn.functionalasFimg=cv2.imread("1.jpg")...
Unpooling反池化, Deconvolution反卷积,转置卷积deconv unpooling (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33,第30分钟) unpooling有很多种方法,其中一种如下图: Deconvolution (摘自https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33,第33分钟)...
摘要:本发明公开了一种用于CNN的超低复杂度最大池化反向传播架构,本发明的主要目的是解决卷积神经网络最大池化反向传播采用传统恢复矩阵算法,恢复矩阵中大部分为零值,直接存储恢复矩阵C会造成大量的存储资源浪费的问题。本发明根据输入矩阵中稀疏性的数据特点,采用改进算法实现,设计了Matrix mapping逻辑运算,直接得到输入矩...
百度试题 题目CNN的基本结构不包括 A. 卷积层 B. 前向池化层 C. 反向池化层 D. 全连接层 相关知识点: 试题来源: 解析 C.反向池化层 反馈 收藏