在训练卷积神经网络模型时,经常遇到max pooling 和 average pooling,近些年的图像分类模型多数采用了max pooling,为什么都是使用max pooling,它的优势在哪呢? 一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling ...
官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow python ops gen nn ops.py中有写: padding有两个参数,分别是 SAME 和 VALID : .SAME:pool后进行填充,使输出图片的大小与输入时相同 .VALID:不进行填充 参考: .http: stackoverflow.com questions how to wri ...
2016-02-20 17:51 0 2167 推荐指数:
在训练卷积神经网络模型时,经常遇到max pooling 和 average pooling,近些年的图像分类模型多数采用了max pooling,为什么都是使用max pooling,它的优势在哪呢? 一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling ...
一、池化层(pooling) 池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。pool_size: 池化的核大小 ...
以自带models中mnist的convolutional.py为例: 1.filter要与输入数据类型相同(float32或float64),四个参数为`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷积核的高/宽 ...
Max Pooling是什么 在卷积后还会有一个 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下图所示:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size)。每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output。 注意区分max ...
池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作,一般在卷积层后面都会接一个池化操作,但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling,很少使用average-pooling,这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用,但是原因在哪里呢? 通常 ...
全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全连接层 tf.layers.dense dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True ...
池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个 ...