池化层|Pooling Layer： 目前，有两种广泛使用的池化操作——平均池化（average pooling）和最大池化（max pooling），其中最大池化是两者中使用最多的一个操作...池化层用于在卷积神经网络上减小特征空间维度，但不会减小深度。当使用最大池化层时，采用输入区域的最大数量，而当使用平均池化时，采用输入区域的平均值。 最大池化 为什么要池化？...池化层|Pooling Layer： 在最大池化特征图层中，梯度仅通过最大值反向传播，因此稍微更改它们并不会影响输出。...在此过程中，我们将最大池化操作之前的最大值替换为1，并将所有非最大值设置为零，然后使用链式法则将渐变量乘以先前量以得到新的参数值。...池化层反向传播 与最大池化层不同，在平均池化层中，梯度是通过所有的输入（在平均合并之前）进行传播。
Pro 上使用 TensorFlow 2.0 训练需要 158 秒（仅使用 CPU 的情况下），但准确率都超过了 0.98。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...接下来是构建 CNN 网络，卷积层、激活与池化层定义如下： ? 再使用一组与前面相同的卷积、激活与池化操作，之后输入 Flatten 层，再经过两个全连接层后使用 Softmax 输出结果。 ?...得到的 CNN 模型 刚刚构建的 Core ML 模型有两个卷积和最大池化嵌套层，在将数据全部压平之后，连接一个隐含层，最后是一个全连接层，经过 Softmax 激活后输出结果。 ?...可以看到，这里的层、层形状、卷积过滤器和池大小与使用 SwiftCoreMLTools 库在设备上创建的 Core ML 模型完全相同。
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式...那么，如何在TPU中的指令并行和数据并行中提到的设计思路下，将TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中提到的计算单元充分的利用，是完成Simple TPU设计的最后一部。...BatchNorm2d在推理过程中实际上时进行逐点的乘法和加法，其中加法计算可以融合到下一层或者上一层的卷积计算中进行，乘法计算可以和pooling计算融合。...SimpleTPU的性能 Simple TPU设计了一个32×32的int8乘加阵列计算矩阵乘法和卷积，和一个1×32的int32乘法阵列进行池化和归一化的计算。...而针对网络中计算量最大的全连接层和卷积层，针对性设计的乘法整列和向量计算的设计方法可以让其在每个时钟周期都完成有效的乘加计算；这意味着和CPU相比，SimpleTPU可以达到极高的效率。
以下是一个简单的卷积层的 Verilog 代码示例，用于说明如何在 FPGA 中实现卷积操作： module convolution_layer #(parameter DATA_WIDTH = 8,...在正常工作时，对于每个池化窗口，选择窗口内的最大值作为池化结果。通过比较输入数据中每个池化窗口内的元素，将最大值赋给输出数据。...例如，在图像分类任务中，卷积核可以提取边缘、纹理等特征。每个卷积核会生成一个特征图，多个卷积核则可以提取多种不同的特征。 池化层通常在卷积层之后，用于减少数据的维度，同时保留重要的特征信息。...常见的池化方式有最大池化和平均池化，最大池化选择每个池化区域内的最大值作为输出，平均池化则计算池化区域内的平均值。 FPGA 加速优势： 可以对卷积和池化操作进行并行计算。...矩阵乘法在 DNN 中占据了大量的计算资源，FPGA 可以通过并行乘法器和加法器阵列来高效地执行矩阵乘法。 可以定制数据通路，优化数据在不同层之间的流动，减少数据传输的瓶颈。
输入层：通常一个 CNN 的输入是一个 n 维阵列。对于一个图像来说，就是三个维度的输入——长度，宽度和深度（即颜色通道）。 ?...2×2 的最大池化，每次堆叠后有 2 步幅，第一个 FC 之前有 3 层的空间金字塔池。］ ?...来源：维基百科 池化层 池化层的目标是逐渐地减少矩阵的尺寸，以减少网络中参数的数量和计算，这样也就能控制过拟合。池化层在输入的每个深度切片上独立操作，并使用最大化和平均运算来重置其空间尺寸。...最常见的形式，一个采用了步幅 2，尺寸 2x2 过滤器的池化层，同时沿着宽度和高度，以幅度 2 将输入中的每个深度切片向下取样，丢弃了激活值的 75%。...在此情况下，每个最大值运算都取了 4 个数字（某些深度切片中的小 2x2 区域）的最大值。深度方向的维度保持不变。更一般的来说，池化层就是： ?
在解决问题的过程中，你不仅会学到深度学习中的某一种类型，也可以在 Keras 和 Tensorflow 这两种著名的深度学习程序库中编写代码。...在本系列中，你将会学习如何利用深度学习解决那些比较简单的问题，即在图像中检测一个单独的物体（如猫或狗等）。...池化只是图像的下采样，再次帮助处理器更快地处理东西。当下我们可以运用的池化技术有很多。其中一个就是最大池，我们通常会取其中一部分特征的最大像素值，而后求出池化的算数平均数、众数和中位数。...请注意，此处我们要计算得出的，并不是最大像素，而是算数平均数、众数和中位数。池化使得网络在形状、大小和尺寸上不发生改变。通常来说，最大池是最重要的。 ?...最大池化的一个简单示例，其中我们在每个彩色正方形中取最大像素值。
但是，汇集的神经元没有权重; 它所做的只是使用聚合函数（如最大值或平均值）来聚合输入。 图 13-8 显示了最大池层，这是最常见的池化类型。...接下来可以看到，在这种情况下，图像的空间维度（高度和宽度）保持不变，但是通道数目可以减少。 在 TensorFlow 中实现一个最大池层是非常容易的。...还要注意，每一层都使用了跨度为1和SAME填充的（即使是最大的池化层），所以它们的输出全都具有与其输入相同的高度和宽度。...接下来，平均池化层使用具有VALID填充的特征映射的大小的内核，输出1×1特征映射：这种令人惊讶的策略被称为全局平均池化。...例如，在自然语言处理中这是有用的，其中句子可以表示为一维单词阵列，并且接受场覆盖一些邻近单词。 conv3d()创建一个 3D 输入的卷积层，如 3D PET 扫描。
参考目录： 1 池化层 1.1 最大池化层 1.2 平均池化层 1.3 全局最大池化层 1.4 全局平均池化层 2 Normalization 2.1 BN 2.2 LN 1 池化层 和卷积层相对应...1.2 平均池化层 和上面的最大池化层同理，这里就展示一个API就不再多说了。...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...1.4 全局平均池化层 与上面的全局最大池化层等价。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍
在这个编程练习中，我们将使用numpy实现卷积(CONV)层和池化(POOL)层。 本指南采用的符号： 上标[l]代表第l层的对象。...每个功能都有详细的说明： 卷积函数包括： 零填充 卷积窗口 卷积前向传播 池化功能包括： 池化前向传播 创建蒙版 你将在numpy中从头开始实现这些功能，在下一个编程练习中，你将使用TensorFlow...如果没有填充，下一层的部分数据将受到像素边缘的影响。 练习：实现以下功能，将样本X中的所有图像做零填充。请使用np.pad实现。...这两种池化层是： 最大池化层：在输入上滑动(f，f)窗口，并将窗口的最大值存储在输出中。 平均池化层：在输入上滑动(f，f)窗口，并将窗口的平均值存储在输出中。 ? ?...这些池话层没有反向传播训练的参数。但是，有超参数，例如窗口大小f，它指定计算最大值或平均值的fxf窗口的高度和宽度。
作者在介绍中说，这份易用代码合集中都是已经整理好的小段代码，整理了层、块、标准化和激活、池化与调整大小、损失、图像预处理6大方向具体不同任务的简易代码。...池化和调整大小 池化（Pooling）是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样，有多种不同形式的非线性池化函数，其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。...速查中共包括上采样池化、全局平均池化、全局最大池化、最大池化、平均池化等常见的方法。 ? 损失 损失：用来定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差。 ?...GAN损失：根据GAN的基本架构，也分为是生成损失和辨别损失。 KL散度：也成为相对熵，用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。...图像预处理 在图像预处理部分中，作者根据几种常见的图像预处理操作，给出了速查代码。这些操作包括：图像加载、图像增强、图像存储和使用Tensorflow DatasetAPI将数据放入网络。
第二段卷积网络，2个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数128。输出尺寸56x56x128。 第三段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数256。输出尺寸28x28x256。...第四段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数512。输出尺寸14x14x512。 第五段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数512。输出尺寸7x7x512。...因为这是能捕捉到各个方向的最小尺寸了，如ZFNet中所说，由于第一层中往往有大量的高频和低频信息，却没有覆盖到中间的频率信息，且步长过大，容易引起大量的混叠，因此滤波器尺寸和步长要尽量小；...个，最终结果就是在150个结果中取平均。...代码地址： Tensorflow实现分类网络 Pytorch实现分类网络 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如二维卷积示例中的阴影部分即为感受野。 ② 共享权重 假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力，一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重。...通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。 ③ 池化（也称汇聚） 池化一般包括最大池化和平均池化，如图所示为最大池化的算例。可以看到池化其实就是对输入数据分区域内取最大值或平均值。...最大池化示例 一个典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层、全连接层交叉堆叠而成。如下图所示，图中N个卷积块，M个卷积层，b个池化层（汇聚层），K个全连接层。其中，ReLU为激活函数。 ?...常量：即值不能改变的张量； 变量：变量需要初始化，但在会话中值也需要更新，如神经网络中的权重； 占位符：无需初始化，仅用于提供训练样本，在会话中与feed_dict一起使用来输入数据。..., 28, 28, 32), dtype=float32) （最大）池化层1 # 二维最大池化层函数：max_pooling2d pool1 = tf.layers.max_pooling2d(
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。...(2) TensorFlow 中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。开启会话后，就可以用数据去填充节点，进行运算；关闭会话则不能进行计算。...，如取权重最大的一维。...（3）池化函数：在神经网络中，池化函数一般跟在卷积函数的下一层池化操作是利用一个矩阵窗口在张量上进行扫描，将每个矩阵窗口中的值通过取最大值或平均值来减少元素个数。...每个池化操作的矩阵窗口大小是有 ksize 指定的，并且根据步长 strides 决定移动步长。 a.计算池化区域中元素的平均值。
多层结构 深度学习模型的核心在于其多层结构。每一层都可以看作是从输入数据中提取不同层次的特征。例如，在图像识别任务中，第一层可能学习到边缘特征，第二层学习到形状特征，更高层学习到更复杂的特征。...4.优化（Optimization）: 使用优化算法（如梯度下降）更新权重。 激活函数 激活函数为神经网络引入非线性，使得模型能够学习复杂的模式。...常用的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 最大池化: 选择区域内的最大值。 平均池化: 计算区域内的平均值。...4.优化（Optimization）: 使用优化算法（如Adam、SGD）更新网络参数。 Python代码 图像分类（CIFAR-10） 下面是一个使用卷积神经网络进行图像分类的示例。...我们将使用TensorFlow Hub的预训练模型。
在我们了解CNN如何在图片中找到信息之前，我们需要了解如何提取特征。卷积神经网络使用不同的图层，每一层将保存图像中的特征。例如，考虑一张狗的照片。...卷积神经网络中的各层分别叫做： 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层 使用这3层，可以构造类似这样的图像分类器： ?...下图描述了应用卷积时产生的特征图： ? 卷积操作 池化层——池化层(POOL)用于特征的降采样，通常在卷积层之后应用 。常见的两种池化操作为最大池化和平均池化，分别求取特征的最大值和平均值。...下图描述了池化的基本原理： ? 最大池化 ? 平均池化 全连接层——全连接层(FC)作用于一个扁平的输入，其中每个输入都连接到所有的神经元 。...该CNN具有卷积层和最大池化层，并且权重使用上述滤波器进行初始化：（在GitHub上可找到代码） ? ? 步骤4：可视化滤波器。快速浏览一下正在使用的滤波器。
通过允许网络的不同部分专门处理高级功能（如纹理或重复图案），可以最大程度地减少参数数量。感到困惑？别担心。让我们比较一下图像如何通过多层感知器和卷积神经网络进行传递的，以更好地理解。...在我们了解CNN如何在图片中找到信息之前，我们需要了解如何提取特征。卷积神经网络使用不同的图层，每一层将保存图像中的特征。例如，考虑一张狗的照片。...下图描述了应用卷积时产生的特征图： 卷积操作 池化层——池化层(POOL)用于特征的降采样，通常在卷积层之后应用 。常见的两种池化操作为最大池化和平均池化，分别求取特征的最大值和平均值。...下图描述了池化的基本原理： 最大池化 平均池化 全连接层——全连接层(FC)作用于一个扁平的输入，其中每个输入都连接到所有的神经元 。...该CNN具有卷积层和最大池化层，并且权重使用上述滤波器进行初始化：（在GitHub上可找到代码） 步骤4：可视化滤波器。快速浏览一下正在使用的滤波器。
average_pooling1d(…): 一维平均池化层 average_pooling2d(…): 二维平均池化层 average_pooling3d(…): 三维平均池化层 batch_normalization...一维最大池化层 max_pooling2d(…): 二维最大池化层 max_pooling3d(…): 三维最大池化层 separable_conv2d(…): 二维深度可分离卷积层 Input tf.layers.Input...，其实我们还可以直接使用类来进行操作，实际上看方法的实现就是实例化了其对应的类，下面我们首先说明一下有哪些类可以使用： class AveragePooling1D: 一维平均池化层类 class AveragePooling2D...: 二维平均池化层类 class AveragePooling3D: 三维平均池化层类 class BatchNormalization: 批量标准化层类 class Conv1D: 一维卷积层类 class...: 基类、父类 class MaxPooling1D: 一维最大池化层类 class MaxPooling2D: 二维最大池化层类 class MaxPooling3D: 三维最大池化层类 class
OpenCV中的filter2D函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵，而在TensorFlow中，卷积操作主要用于CNN中的卷积层，所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵，卷积核的个数不再是单个，...所以在CNN中的一个卷积层的卷积操作在TensorFlow中可以用5行代码来实现——定义卷积核，定义偏置，卷积操作，加入偏置，ReLu激活。...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,...，在tf.nn.conv2d中第二个参数是需要训练权重，而在avg_pool函数中只需要直接给出四个维度就好，这是因为池化操作的卷积核参数不需要训练得到，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...入门-白话mnist手写数字识别 TensorFlow图像分类教程 3天学会TensorFlow | 中国香港科技大学 自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门 干货 | TensorFlow
我们还将在 TensorFlow 中实现卷积层。 我们将学习最大池化层并将其付诸实践，并以单个池化层为例。...然后立即出现一个2x2的最大池化层，仅池出最具特征的区域并缩小尺寸。 您也可以重复此过程。 合并后，您现在实际上具有较小的图像P1，但是具有像素强度，而不是像素颜色强度。...池化层应用 在本节中，我们将研究用于最大池化的 TensorFlow 函数，然后我们将讨论从池化层过渡到完全连接层的过程。 最后，我们将目视观察池输出以验证其减小的大小。...我们最终将此概念应用于 TensorFlow 中的一个简单示例。 我们探索了卷积，池化层的共同伙伴。 我们解释了常见的卷积伙伴最大池化层的工作原理。...然后，随着我们的进步，我们通过在示例中添加一个池化层将其付诸实践。 我们还练习了在 TensorFlow 中创建最大池化层。 我们开始将卷积神经网络添加到字体分类问题中。
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