我们来向https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/cnn_study_1/文章中的神经网络加入池化层，体验池化层带来的效果，网络中使用最大池化，且设置ceil_mode...__init__() #添加卷积层，输入3通道图像 #输出3通道图像，卷积核大小为3*3 #上下步长为1，四周增加padding为1 self.conv...=torch.nn.Conv2d(3,3,(3,3),padding=1) #添加池化层，池化核尺寸为3*3，ceil_mode设置为True self.pooling=...torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def forward(self,x): #输入数据通过卷积，池化，并使用relu...('后来',output,step) #step递增 step=step+1 程序的运行结果: 同样是step3中的图像，与之前仅有卷积层的结果相比，图像显著变小，看起来更加模糊，简化了网络计算复杂度
卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。...卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。 卷积层 先谈一下卷积层的工作原理。 我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...来自：CS231n，卷积与池化 卷积层还有另外两个很重要的参数：步长和padding。 所谓的步长就是控制卷积核移动的距离。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！...但都是跟卷积层一样的，在外围补0，然后再池化。
概述 深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发...毫无疑问学习深度学习必须要学习CNN网络，学习CNN就必须明白卷积层，池化层等这些基础各层，以及它们的参数意义，从本质上来说，图像卷积都是离散卷积，图像数据一般都是多维度数据（至少两维），离散卷积本质上是线性变换...比如：5x5的卷积，我们可以通过两个连续的3x3的卷积替代，比较计算次数 5x5 = 25次 3x3 + 3x3 = 18次 三：池化层 在CNN网络中卷积池之后会跟上一个池化层，池化层的作用是提取局部均值与最大值...，根据计算出来的值不一样就分为均值池化层与最大值池化层，一般常见的多为最大值池化层。...池化的时候同样需要提供filter的大小、步长、下面就是3x3步长为1的filter在5x5的输入图像上均值池化计算过程与输出结果 ? 改用最大值做池化的过程与结果如下： ?
左上角的点积操作： 得到最终的特征图为: Padding 通过上面的卷积计算过程，我们发现最终的特征图比原始图像小很多，如果想要保持经过卷积后的图像大小不变, 可以在原图周围添加 padding 来实现...每个卷积核通道与对应的输入图像的各个通道进行卷积。 将每个通道的卷积结果按位相加得到最终的特征图。...5 x 5 PyTorch 对卷积层的使用 import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt # 显示图像 def...numpy()) show(new_img[:, :, 1].detach().numpy()) show(new_img[:, :, 2].detach().numpy()) 这些就是卷积层的使用...，下一节我们去了解池化层~
卷积神经网络（一） ——卷积、边缘化与池化层 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 卷积神经网络网络(Convolutional Neural Network，CNN)，是一种神经网络的模型，在计算机视觉...七、池化层 除了卷积，cnn还需要池化层，便于提取卷积的结果。 池化层，也是一种矩阵的计算，如下图所示： 一个2步长、宽度2的最大值池化层，即取出矩阵每个2*2子矩阵的元素最大值。...对于立体矩阵，则每一层的进行池化的操作。 ? 除了最大值池化，还有平均值池化。但是通常最大值池化更长用。 ?...需要说明的是，池化层只有滤波器尺寸f和步长s两个超参数，这两个参数是不需要经过fp、bp进行学习的，是初始就设定好的参数。矩阵经过池化层后的维度计算，和之前卷积的维度计算公式一致。...通常，会经过若干的卷积层+池化层（经常把卷积层和池化层共称为1层）的操作，再把矩阵按顺序纵向排列成n*1的矩阵，接下来进行若干次全连接层的计算（全连接层即原来的神经网络的计算，每个元素都参与计算），最终再经过一层
.html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 包括D的平均池化和最大池化： class PoolingLayer(Layer...（如果不利用带步长的卷积来代替池化的作用），还有就是池化层反向传播的过程，这里参考：https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 为了结合代码看直观些...，就将其内容摘了下来： Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化，...2、max pooling max pooling也要满足梯度之和不变的原则，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。...所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到，那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示
1 问题 我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...比如我们输入6x6的输入矩阵和3x3的卷积核进行计算后，我们得到的就是一个4x4的矩阵，这样就很明显我们得到的矩阵的特征信息减少了，如果我们需要去维持6x6的矩阵维度，我们就需要去在矩阵的最外层用0进行填充...，经过填充过后的矩阵后我们得到的就是一个和原矩阵维度相同的矩阵。...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...若采用平均池化层，则是对每一个卷积核内的内容取平均值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 1. 池化层理解 2. 池化层的作用： 3....池化层理解 池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。 简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。...PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力 A: 特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片...函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： 第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面..., width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1 第三个参数strides：和卷积类似，窗口在每一个维度上滑动的步长，一般也是[1, stride,stride
VGG网络的主要特点是使用了非常小的卷积核尺寸（通常为3x3）和更深的网络结构。该网络通过多个卷积层和池化层堆叠在一起，逐渐增加网络的深度，从而提取图像的多层次特征表示。...VGG网络的基本构建块是由连续的卷积层组成，每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数。在每个卷积块的末尾，都会添加一个最大池化层来减小特征图的尺寸。...它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。 卷积神经网络通过多个卷积层、池化层和全连接层组成。...2. vgg_conv_block（卷积模块：卷积层、池化层） 由多个相同的卷积块和一个最大池化层组成。...__init__ 通过调用vgg_conv_block函数创建了三个卷积模块(layer1、layer2和layer3)，并指定了它们的输入通道数、输出通道数、卷积核尺寸、填充大小以及最大池化层的核大小和步长
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。...首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。
TensorFlow也提供了池化操作的函数，其中最大池化为tf.nn.max_pool，平均池化为tf.nn.avg_pool，拿平均池化说吧： def avg_pool(value,...，而是直接指定，参数是什么由是最大池化还是平均池化有关。...由于池化操作一般只用来降尺寸，而不是降通道数，所以池化层的核一般选择为[1,2,2,1][1,3,3,1]。...为了更清晰的理解卷积和池化操作，在这里不直接给出网络，而是用指定的卷积核和偏置卷积操作一个指定的矩阵： 假设输入矩阵为： ? 指定卷积核为： ?...，边界填充是在右侧和下方单边填充（补零），即： （3-2+1）/2+1=2 卷积后加入偏置即为convoluted_M，平均池化后为pooled_M。
TensorFlow也提供了池化操作的函数，其中最大池化为tf.nn.max_pool，平均池化为tf.nn.avg_pool，拿平均池化说吧： def avg_pool(value,...，而是直接指定，参数是什么由是最大池化还是平均池化有关。...由于池化操作一般只用来降尺寸，而不是降通道数，所以池化层的核一般选择为[1,2,2,1][1,3,3,1]。...为了更清晰的理解卷积和池化操作，在这里不直接给出网络，而是用指定的卷积核和偏置卷积操作一个指定的矩阵： 假设输入矩阵为： 指定卷积核为： 指定偏置为： [1, 1...，边界填充是在右侧和下方单边填充（补零），即： （3-2+1）/2+1=2 卷积后加入偏置即为convoluted_M，平均池化后为pooled_M。
卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成。...卷积层负责提取图像中的局部特征； 池化层用来大幅降低参数量级(降维)； 全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。...即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理. 池化层主要有两种: 最大池化 平均池化 1....多通道池化计算 在处理多通道输入数据时，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各个通道的输入相加。这意味着池化层的输出和输入的通道数是相等。 5....小节 本小节主要学习了池化层的相关知识，池化层主要用于减少数据的维度。其主要分为: 最大池化、平均池化，我们在进行图像分类任务时，可以使用最大池化。
1.9 池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。 池化层操作 池化操作与卷积操作类似，但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值。...平均池化层较最大池化层不那么常用，其特点是选取其扫过的原始图片中池化窗口中的平均值而不是最大值。...卷积神经网络示例 此例中卷积层和池化层的组合被称为一个 Layer。...也有几个卷积层后跟一个池化层的情况，也是很常见的。 找到合适自己的超参数的好方法是大量阅读同类型的别人的论文中提出的结构和方法，使用与其近似的超参数解决问题。...1.11 为什么使用卷积 卷积层相对于普通全连接神经网络最终要的两个特点是:参数共享(parameter sharing)和稀疏连接(sparsity of connections) 卷积层和全连接层参数比较
卷积神经网络CNN是一种特殊类型的深度神经网络，其结构如下 ? 由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更好的处理效果。...CNN中有两层结构是其特有的 1. 卷积层 卷积层是CNN网络中独立的一层，用来进行一种称之为卷积，即convolution的操作，该操作的示意图如下 ?...遍历所有点从而得到一张新的图，这样的图称之为特征图，示例如下 ? 所以卷积层是用来做特征提取的。 2....池化层 池化是一种down-sampling技术，本质是基于滑动窗口的思想，可以去除特征图中的冗余信息，降低特征图的维度。...本公众号深耕耘生信领域多年，具有丰富的数据分析经验，致力于提供真正有价值的数据分析服务，擅长个性化分析，欢迎有需要的老师和同学前来咨询。
原始卷积层 在原始的卷积层中，我们有一个形状为WxHxC的输入，其中W和H是每个feature map的宽度和高度，C是channel的数量，基本上就是feature map的总数。...因此，对于下面的例子，每个内核的形状将是(wxhx3)，其中w和h是内核的宽度和高度，深度是3，因为在这种情况下，输入有3个通道。 ? 在本例中，输入有3个通道，输出有16个通道。...转置卷积 在转置卷积中，我们只是用0的值填充所有增加的像素。这有点像在feature map的原始像素之间添加填充。 将所有添加的像素用0代入后，再对放大后的feature map进行普通卷积。...从技术上讲，如果我们只考虑上采样层，在对feature map进行放大后就不存在卷积。但是我们通常在上采样层之后加上卷积层这样网络就有了一些学习能力因为上采样层本身没有任何参数。 ?...这两层在网络神经网络中被广泛使用，网络神经网络试图输出与原始输入相同大小的feature map。一般情况下，会有一些普通的卷积和池化层，这会减小feature map的大小。
专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 激活函数 1.1 S 型激活函数 1.2 ReLU 激活函数 1.3 MaxOut激活函数 2 线性层 3 卷积 4 池化 5 归一化 6 泛化 7 正则化...函数：有 的所有优点，并且不会有 问 题 ：网络的浅层尤其是第一层卷积中，学习到的 会比较大，而到了深层就比较小。...，将一个区域的信息压缩成一个值，完成信息的抽象 依据步长和半径不同，可分为有重叠的池化和无重叠的池化。...正则化的分类： 显式正则化(经验正则化，参数正则化) 网络结构，损失函数的修改，模型使用方法的调整 隐式正则化 没有直接对模型进行正则化约束，但间接获取更好的泛化能力 8 卷积神经网络卷积结果计算公式...长度： 宽度： 、 表示输入的宽度、长度 、 表示输出特征图的宽度、长度 表示卷积核长和宽的大小 表示滑动窗口步长 表示边界填充（加几圈 ） 9 卷积神经网络反卷积结果计算公式
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 池化层：池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。...池化层分为3类，平均池化，最大池化和随机池化。 拿最大池化举个例子： 上图的例子是按步幅2进行2X2的最大池化时的处理顺序。最大池化是获得最大值的运算，“2X2”表示目标区域的大小。...而最大池化的优点是：能够减小卷积层参数误差造成估计值均值的偏移，更多保留纹理信息。 特征： 1.没有要学习的参数 池化层和卷积层不同，没有要学习的参数。...池化只是从目标区域中取最大值(或平均值），所以不存在要学习的参数。 2.通道数不发生变化 经过池化运算，输入数据和输出数据的通道数不会发生变化。...比如，3X3的池化的情况下，如下图，池化会吸收输入数据的偏差（根据数据不同，结果可能不一致）。 可能有人会问了，为什么标题是解释池化层的作用，为什么一直在说最大池化。
前言 这是卷积神经网络学习路线的第三篇，这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。...池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling)，一般是用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出特征图的维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。...池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线（一）中讨论过，推文地址为：点这里，当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射能力和可以保持一定量的平移不变性的能力。...对不同输出尺度采用不同的滑窗大小和步长以确保输出尺度相同 image.png ，同时用如金字塔式叠加的多种池化尺度组合，以提取更加丰富的图像特征。...这时候为了减少模型参数量，在每一个较大卷积核的卷积层前引入 image.png 卷积，将宽高和通道方向的卷积进行了分离。修改后的Inception模块表示为下图： ?
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling...最大的区别在于反卷积过程是有参数要进行学习的（类似卷积过程），理论是反卷积可以实现UnPooling和unSampling，只要卷积核的参数设置的合理。...https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276 可视化的结果： 图（a）是输入层； 图（b）是14*14反卷积的结果； 图（c）是28...； 图（h）是112*112的反卷积的结果； 图（i）和图（j）分别是224*224的UnPooling和反卷积的结果。...附录 反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)、可视化代码： https://github.com/heuritech/convnets-keras
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