這是一個最大池化的 ...

　　實驗手冊有雲： 　　前向傳播時，輸出特征圖Y中某一位置的值的輸入特征圖X對應池化窗口的最大值。計算公式為　　 　　如何理解？ 　　輸出中，n表示特征圖號，c是通道號，h是行號，w是列號，kh∈[1,K],kw∈[1,K]，k是池化窗口的長、寬大小。 　　上網查詢，很容易 ...

平均池化（avgpooling）可以保留背景信息。在feature map上以窗口的形式進行滑動（類似卷積的窗口滑動），操作為取窗口內的平均值作為結果，經過操作后， feature map降采樣，減少了過擬合現象。前向傳播就是把一個patch中的值求取平均來做pooling ...

降低圖像的維度。 平均池化定義： 二. 將輸入圖像用4*4網格做平均池化 ...

分數階最大值池化：就是輸入和輸出的維度比例可能不是整數，通常我們max pooling按kernel=(2, 2)，stride=2或kernel=(3,3),stride=2,比例大小是2，作者提出比例為分數的做法，下面描述比例屬於(1,2)時的辦法，其他的類似。 設(Nin,Nin ...

　　這個過去也實現過，不過現在回頭看，當時寫的還真是糟糕，所以現在決定用matlab重寫了。而且當時的方法現在來看還真是不怎么樣呢。 　　這里用的方法是《特征提取與圖像處理》3.3.4里的。 　　下面是代碼： 效果： 原圖 二值化后 ...

1、池化層的作用 在卷積神經網絡中，卷積層之間往往會加上一個池化層。池化層可以非常有效地縮小參數矩陣的尺寸，從而減少最后全連層中的參數數量。使用池化層即可以加快計算速度也有防止過擬合的作用。 2、為什么max pooling要更常用？ 通常來講，max-pooling的效果更好 ...

1、卷積 當從一個大尺寸圖像中隨機選取一小塊，比如說 8x8 作為樣本，並且從這個小塊樣本中學習到了一些特征，這時我們可以把從這個 8x8 樣本中學習到的特征作為探測器，應用到這個圖像的任意地方中去。特別是，我們可以用從 8x8 樣本中所學習到的特征跟原本 ...