池化层，有池化核类似于卷积核。最常使用的池化操作时最大池化，最大池化操作是选择池化核所覆盖的网格中最大的数作为输出。...池化层的作用是保留输入特征同时把数据量减小 写一个仅有池化层的神经网络作为测试，体验池化层的作用 import torch from torch import nn #设置输入数据，5*5矩阵 input...[5,2,3,1,1], [2,1,0,1,1]],dtype=torch.float32) #变换输入数据使得输入符合池化层要求的格式...__init__() #构建池化层 self.pooling=torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def...=model(input) print(output) 池化层MaxPool2d的参数ceil_mode若设置为True，则当池化核未完全覆盖网格时，仍然取最大的数字输出，若设置为False，则直接舍弃并且不输出
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。
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...1.1 最大池化层 tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding="valid", data_format...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。...等于特征图尺寸的一个最大池化层。...1.4 全局平均池化层 与上面的全局最大池化层等价。
池化层理解 2. 池化层的作用： 3. 函数解析 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 4. 代码演示详解维度变化 1....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。...个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），只不过池化层用的是取最大值法。 2....池化层的作用： 个人觉得主要是两个作用： invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度) 保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似...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
池化层参数说明 layer { name: "pool1" type: "Pooling" bottom: "conv1" top: "pool1" pooling_param {...池化层意义 因为卷积层每次作用在一个窗口，它对位置很敏感。池化层能够很好的缓解这个问题。它跟卷积类似每次看一个小窗口，然后选出窗口里面最大的元素，或者平均元素作为输出。...例如SqueezeNet最后一层，ResNet-50倒数第二层j均采用了global的ave-pooling。 max-pool的问题 现在的最大池化层大约去掉了 75% 的激活函数。...最大池化层无法使用来自多层激活函数的信息。 反向传播只会提升最大池化的激活函数，即使其他激活函数的值可能出现错误。...https://antkillerfarm.github.io/dl/2017/08/28/Deep_Learning_13.html 新型池化层sort_pool2d实现更快更好的收敛：表现优于最大池化层
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...writer.add_images('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
文章目录 nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 最大池化：nn.MaxPool2d() nn.AvgPool2d() nn.MaxUnpool2d() 线性层 激活函数层 nn.Sigmoid...nn.tanh nn.ReLU(修正线性单元) nn.LeakyReLU nn.PReLU nn.RReLU nn网络层-池化-线性-激活函数层 池化层 池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度...池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 池化可以实现一个冗余信息的剔除，以及减少后面的计算量。...为 True 时，尺寸向上取整 return_indices：为 True 时，返回最大池化所使用的像素的索引，这些记录的索引通常在反最大池化时使用，把小的特征图反池化到大的特征图时，每一个像素放在哪个位置...下图 (a) 表示反池化，(b) 表示上采样，© 表示反卷积。 平均池化与最大池化的差距一般体现在图像的整体亮度上。由于最大池化取得是最大值，因此在亮度上一般是大于平均池化结果的。
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： ?
为什么使用全局平均池化层？...1、全连接层： 、全连接网络可以使feature map的维度减少，进而输入到softmax 、全连接层的参数超多 、会造成过拟合 、模型本身变得非常臃肿 2、全局平均池化层(global average...、全连接层结构的模型对于训练学习的过程，压力更多在全连接层，卷积的特征学习低级一些，但是在不断学习调整参数中，一样效果不差。...、 提供建议： 全局平均池化层+softmax层代替FC层，效果要好。 全局平均池化层以后也可以试一试dropout，进行正则化。...无论采用何种方法，毕竟全局池化是比较火的用法，采用正则至少不用被过拟合的象限困扰。
全局池化 卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症...所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下： ?...全局均值池化跟全局最大池化的输入一般为NxCxHxW，输出为NxCx1x1但是实际上有时候我们还会有另外一个需求，就是全局深度池化，它的输出是Nx1xHxW。...全局池化优点 关于使用GAP或者全局池化的好处，卷积神经网络在图像分类中，把卷积层作为特征提取，全链接层+softmax作为归回分类，这样方式会导致在全连接层输入神经元太多容易导致过拟合，所以Hinton...但是GAP是另外方式避免全连接层的处理，直接通过全局池化+softmax进行分类，它的优点是更加符合卷积层最后的处理，另外一个优点是GAP不会产生额外的参数，相比全连接层的处理方式，降低整个计算量，此外全局池化还部分保留来输入图像的空间结构信息
本节介绍与神经层配套使用的pooling（池化）层的定义和使用。...pooling（池化）层原则上为采样操作，与upsample（上采样）不同的是，pooling为下采样操作，即将feature map变小的操作。 那么下采样和上采样是什么含义呢？
输出的通道数=卷积核的个数，为此TensorFlow提供了tf.nn.conv2d函数实现了一个卷积层的卷积操作。...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。...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, ksize...，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]。
Learning Deep Features for Discriminative Localization论文中的描述，在使用类响应图class activation mapping (CAM) 对比全局平均池化...Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP): 类响应图示例： 图中高亮区域就是根据label的注意图高响应区域...具体得到的这个相应区的方法是 1） 训练主干网络得到特征图 2） 进行全局池化（图中用的GAP，也可以使用GMP） 3） 对全局池化的结果做全连接得到全连接参数 w 4） 把全连接参数作为权重对特征图进行加权求和
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。...池化层 (pooling layer) 前面说到池化层是降低参数，而降低参数的方法当然也只有删除参数了。 一般我们有最大池化和平均池化，而最大池化就我认识来说是相对多的。...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！...至于为什么选择最大池化，应该是为了提取最明显的特征，所以选用的最大池化。平均池化呢，就是顾及每一个像素，所以选择将所有的像素值都相加然后再平均。 池化层也有padding的选项。...但都是跟卷积层一样的，在外围补0，然后再池化。
池化技术 概念 池化技术：把一些能够复用的东西（比如说数据库连接、线程）放到池中，避免重复创建、销毁的开销，从而极大提高性能。...不过，池化技术也存在一些缺陷，比方说存储池子中的对象肯定需要消耗多余的内存，如果对象没有被频繁使用，就会造成内存上的浪费。...可这些缺陷相比池化技术的优势来说就比较微不足道了，只要我们确认要使用的对象在创建时确实比较耗时或者消耗资源，并且这些对象也确实会被频繁地创建和销毁，我们就可以使用池化技术来优化。...池子中的对象需要在使用之前预先初始化完成，这叫做池子的预热，比方说使用线程池时就需要预先初始化所有的核心线程。如果池子未经过预热可能会导致系统重启后产生比较多的慢请求。...池化技术核心是一种空间换时间优化方法的实践，所以要关注空间占用情况，避免出现空间过度使用出现内存泄露或者频繁垃圾回收等问题。 参考 池化技术
最近Meta AI的研究人员提出了一个基于注意力的池化层，仅仅把平均池化层替换掉，就能获得+0.3%的性能提升！...最近Meta AI就提出了一个新模型，用attention map来增强卷积神经网络，说简单点，其实就是用了一个基于注意力的层来取代常用的平均池化层。...仔细一想，池化层和attention好像确实很配啊，都是对输入信息的加权平均进行整合。加入了注意力机制以后的池化层，可以明确地显示出不同patch所占的权重。...基于Attention的池化层 文章中新提出的模型叫做PatchConvNet，核心组件就是可学习的、基于attention的池化层。...下一个模块就是基于注意力的池化层了。 在主干模型的输出端，预处理后的向量通过类似Transformer的交叉注意力层（cross attention layer）的方式进行融合。
（4）多个卷积核可以发现不同角度的特征，多个卷积层可以捕捉更全局的特征（处于卷积网络更深的层或者能够的单元，他们的接受域要比处在浅层的单元的接受域更大）。...3、反卷积和卷积的关系 反卷积就是特殊的卷积，是使用Full模式的卷积操作，便可以将输入还原，在tensorFlow中，反卷积的操作也是卷积操作。...三、池化 池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。 池化层不需要训练参数。...1、三种池化示意图 最大池化是对局部的值取最大；平均池化是对局部的值取平均；随机池化是根据概率对局部的值进行采样，采样结果便是池化结果。...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均池化，其示意图如下： 反最大池化需要记录池化时最大值的位置，反平均池化不需要此过程。
池化层 (Pooling) 降低维度，缩减模型大小，提高计算速度即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理 。...池化层 池化包含最大池化和平均池化，有一维池化，二维池化，三维池化，在这里以二维池化为例 最大池化 最大池化就是求一个区域中的最大值，来代替该区域。...= torch.randn(20,100,35,45) #应用具有可学习参数的批量归一化层 output_learnable = m_learnable(input) #应用不具有可学习参数的批量归一化层...案例：复现LeNet LeNet结构，使用PyTorch进行复现，卷积核大小5x5，最大池化层，核大小2x2 import torch import torch.nn as nn from torchsummary...ReLU和池化层 x = self.conv1(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = self.pool2
前言 在现有的网络结构设计指导下，似乎卷积层后跟一个池化层下采样，已经是一个准则。我们重新思考了现有SOTA网络，并得出结论最大池化层是能被卷积层给替代。...我们有以下两个选择来替代池化层 去除掉池化层，将卷积层的步长变为2。这种方法参数量与此前一致 用步长为2的池化层，来替代池化层。...第一个模型，将每一层最后一个卷积层步长设置为2，去除掉了池化层 第三个模型，将最大池化层以步长为2的卷积层替代 第二个模型，为了与第三个模型做对比，在保持相同卷积层时，用最大池化层下采样 因为原始的ModelC...，已经包含了两次卷积层+一次池化层的结构。...并且池化层是与多通道之间没有关系的，只是在单一特征图上做。 我会认为在浅层特征图中，空间相关特征比较明显，可以使用池化层。
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