對全局平均池化的理解
首先，設定全局平均池GAP化來代替FC，由於FC層參數多，訓練速度慢，並且會將一定的特征存儲在這些參數內。用一個GAP將N個feature map降維成1*N大小的feature map,再用class個1*1卷積核將1*N的feature map卷成1*class的向量。因此，整個過程在維度 ...
原文：平均池化-最大池化-全局池化
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，那么反向傳播的過程也就是把某個元素的梯度等分為n份分配給前一層， 這樣就保證池化前后的梯度 殘差 之和保持不變。 最大池化 ...
2020-05-12 16:49 0 1799 推薦指數：
相關推薦
全局平均池化與全連接對比
全局平均池化與全連接對比 輸出對比 全局平均池化就是把特征圖全局平均一下輸出一個值，也就是把W*H*D的一個張量變成1*1*D的張量。 常用的平均池化，平均池化會有它的filter size，比如 2 * 2，全局平均池化就沒有size，它針對的是整張feature map. 例如：把一個 ...
全局平均池化（Golbal Average Pooling）
在卷積特征之上有消除全連接層的趨勢。最有力的例子是全局平均池化（global average pooling），它已被應用於最先進的圖像分類模型中。 提出：Lin, M., Chen, Q., & Yan, S. (2013). Network in network. arXiv ...
TensorFlow 最大池化
這是一個最大池化的 ...
池化層：最大池化
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 ...
圖像最大池化
一. 最大池化 池化：把圖片使用均等大小網格分割，並求網格內代表值的操作 最大池化：將網格中的最大值作為這個網格的代表值 二. 使用4*4網格對圖像進行最大池化操作 三. 輸出結果： 最大池化后圖 ...
圖像平均池化 pytorch庫中的平均池化
一. 池化簡介 平均池化：將圖片按照固定大小網格分割，網格內的像素值取網格內所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的網格將圖片分割，並求網格內代表值的過程。 池化是卷積神經網絡（convolutional neural network）中非常重要的處理方式，能夠有效地 ...
全連接層（FC）與全局平均池化層（GAP）
在卷積神經網絡的最后，往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特征圖轉化成一維的一個向量，全連接層的每一個節點都與上一層每個節點連接，是把前一層的輸出特征都綜合起來，所以該層的權值參數是 ...