原文:池化层:最大池化

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 ,K ,kw ,K ,k是池化窗口的长 宽大小。 上网查询,很容易得知最大池化的过程: 图源:卷积神经网络 池化层学习 最大池化 Alex CSDN博客 最大池化 那么这个hs就应该理解成和h对应的,步长为s时的行号,ic为 ...

2021-10-29 19:22 0 1726 推荐指数:

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图像最大

一. 最大 :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: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操作 三. 输出结果: 最大后图 ...

Sun Mar 15 20:53:00 CST 2020 0 769
平均-最大-全局

,那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一, 这样就保证前后的梯度(残差) ...

Wed May 13 00:49:00 CST 2020 0 1799
卷积

构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积和化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
卷积

卷积神经网络是在BP神经网络的改进,与BP类似,都采用了前向传播计算输出值,反向传播调整权重和偏置;CNN与标准的BP最大的不同是:CNN中相邻之间的神经单元并不是全连接,而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元,而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
的作用和种类

pooling、average pooling等。 一. 主要的作用 首要作用,下采样(dow ...

Mon Dec 16 06:45:00 CST 2019 0 913
Pooling Layer:

1. :由1个filter组成,对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理,压缩图像的高度和宽度。的filter不是用来得到feature map,而是用来获取filter范围内的特定值。的filter并不设置特定的权值,通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样 ...

Fri Jan 31 00:30:00 CST 2020 0 826
降采样的关系

降采样的关系 一、总结 一句话总结: 可以理解为下采样(降采样),就是一个东西,两个名字而已。 1、作用? ①、降维,减少网络要学习的参数数量。 ②、防止过拟合。 ③、可以扩大感知野。 ④、可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性 ...

Fri Sep 18 13:21:00 CST 2020 0 519
 
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