平均值池化是一种常见的卷积神经网络（CNN）中的特征提取方法。它的基本思想是对每个区域内的像素值取平均值，将其作为一个新的 特征表示。在卷积神经网络中，经过每一层的卷积和激活后，将得到 一个矩阵。为了压缩这个矩阵的大小，降低网络的复杂度，常常需要 对其进行池化操作。平均值池化将每个区域内的像素值相...
其实是一种特征提取的过程,通常会降低维度 池化 Pooling。是一种数据采样操作,有均值池化(Average Pooling),最大值池化(Max Pooling)等分类。 均值池化:即对局部接受域中的所有值求均值; 最大值池化:即对邻域内特征点取最大。 池化可以有效的降低特征值的数量,减少计算量,是将一个区域的特征用一个特征来表示 ...
此外还有一种相对来说比较少见的全局池化方式,它称为:全局深度池化,假设的它输入是图4左侧部分,则池化之后的输出之后w跟h值仍然为6保持不变,但是深度d=1,不管之前的d值是多大,深度池化之后的d=1,全局深度池化还可以进一步细分为全局深度均值池化与全局深度最大值池化。 变种池化方式 上面都是常用跟比较正常的池化...
可以看到全局池化会根据需要产生神经元,神经元个数可控,可调。而flatten方式就是一个硬链接,无法在flatten的时候调整链接数目。全局均值池化输出最常见的做法是把每个通道feature map输出一个神经元(均值结果输出),图示如下: 全局最大池化图示如下,它是取每个feature map的最大值: ...
两者分别是均值池化和最大值池化,可以看出两者的loss率其实差别不大,但是最大值池化的loss下降明显先猛烈下降然后再逐渐下降的,均值池化是先猛烈下降然后基于平稳的。 3结语 对于均值池化和最大值池化的比较分析,我们运用了100个周期训练模型然后画图比较准确率和loss,发现最大值池化的准确率高于均值池化的准确率,但是...
两者分别是均值池化和最大值池化,可以看出两者的loss率其实差别不大,但是最大值池化的loss下降明显先猛烈下降然后再逐渐下降的,均值池化是先猛烈下降然后基于平稳的。 3结语 对于均值池化和最大值池化的比较分析,我们运用了100个周期训练模型然后画图比较准确率和loss,发现最大值池化的准确率高于均值池化的准确率,但是...
计算公式如下: 3结语 通过实验经过了许多次的定量循环实验,过程中我们也产生过了其他的方式,但是都没有这样的来得明显,再经过查阅了一定的资料,最终我们发现自适应最大值池化和两种自定义池化的效率为:最大值池化 ≈ 均值池化 > 自适应池化。
百度试题 题目关于均值池化以下哪些表述是正确的?相关知识点: 试题来源: 解析 均值池化可以较好地保留图像的背景信息均值池化在处理图像时,图像的边缘会被钝化LeNet中使用的是均值池化 反馈 收藏
计算公式如下: 3结语 通过实验经过了许多次的定量循环实验,过程中我们也产生过了其他的方式,但是都没有这样的来得明显,再经过查阅了一定的资料,最终我们发现自适应最大值池化和两种自定义池化的效率为:最大值池化 ≈ 均值池化 > 自适应池化。