原文:TensorFlow中max pooling层各参数的意义

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:

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神经网络Max pooling 和 Average pooling

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 ...

Tue Apr 14 04:52:00 CST 2020 0 3027
Tensorflow 池化pooling)和全连接(dense)

一、池化pooling) 池化定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化 tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。pool_size: 池化的核大小 ...

Sun Apr 05 18:24:00 CST 2020 0 1375
TensorFlow与卷积核有关的各参数意义

  以自带modelsmnist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 ...

Sun Feb 21 02:13:00 CST 2016 0 4745
Max Pooling理解

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 ...

Sat Dec 26 20:11:00 CST 2020 0 644
图像分类max-pooling和average-pooling之间的异同

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 ...

Sat Apr 21 18:26:00 CST 2018 0 912
caffe之(二)pooling

在caffe,网络的结构由prototxt文件给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍pooling 1. Pooling总述 下面首先给出pooling的结构设置的一个 ...

Fri Mar 04 08:54:00 CST 2016 0 4427
 
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