一. 最大池化 池化:把图片使用均等大小网格分割,并求网格内代表值的操作 最大池化:将网格中的最大值作为这个网格的代表值 二. 使用4*4网格对图像进行最大池化操作 三. 输出结果: 最大池化后图 ...
由 Aphex 自己的作品 CC BY SA . , 通过 Wikimedia Commons 共享 这是一个最大池化的例子max pooling用了 x 的滤波器 stride 为 。四个 x 的颜色代表滤波器移动每个步长所产出的最大值。 例如 , , , 生成 ,因为 是这 个数字中最大的。同理 , , , 生成 。 理论上,最大池化操作的好处是减小输入大小,使得神经网络能够专注于最重要的元 ...
2018-07-11 18:30 0 2860 推荐指数:
一. 最大池化 池化:把图片使用均等大小网格分割,并求网格内代表值的操作 最大池化:将网格中的最大值作为这个网格的代表值 二. 使用4*4网格对图像进行最大池化操作 三. 输出结果: 最大池化后图 ...
实验手册有云: 前向传播时,输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为 如何理解? 输出中,n表示特征图号,c是通道号,h是行号,w是列号,kh∈[1,K],kw∈[1,K],k是池化窗口的长、宽大小。 上网查询,很容易 ...
平均池化(avgpooling)可以保留背景信息。在feature map上以窗口的形式进行滑动(类似卷积的窗口滑动),操作为取窗口内的平均值作为结果,经过操作后, feature map降采样,减少了过拟合现象。前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling ...
Tensorflow–池化操作 pool(池化)操作与卷积运算类似,取输入张量的每一个位置的矩形邻域内值的最大值或平均值作为该位置的输出值,如果取的是最大值,则称为最大值池化;如果取的是平均值,则称为平均值池化。pooling操作在图像处理中的应用类似于均值平滑,形态学处理,下采样 ...
还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数 ...
一、前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层,最大池化层见本文第三小节 二、测试代码 数据和上面完全一致,自行打印验证即可。 1、前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np # 输入张量为3×3的二维矩阵 M ...
分数阶最大值池化:就是输入和输出的维度比例可能不是整数,通常我们max pooling按kernel=(2, 2),stride=2或kernel=(3,3),stride=2,比例大小是2,作者提出比例为分数的做法,下面描述比例属于(1,2)时的办法,其他的类似。 设(Nin,Nin ...
Plese see this answer for a detailed example of how tf.nn.conv2d_backprop_input and tf.nn.conv2d_ ...