原文: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 ,K ,kw ,K ,k是池化窗口的長 寬大小。 上網查詢,很容易得知最大池化的過程: 圖源:卷積神經網絡 池化層學習 最大池化 Alex CSDN博客 最大池化 那么這個hs就應該理解成和h對應的,步長為s時的行號,ic為 ...

2021-10-29 19:22 0 1726 推薦指數:

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圖像最大

一. 最大 :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: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操作 三. 輸出結果: 最大后圖 ...

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

,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, 這樣就保證前后的梯度(殘差) ...

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

構建了最簡單的網絡之后,是時候再加上卷積和化了。這篇,雖然我還沒開始構思,但我知道,一 ...

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

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進,與BP類似,都采用了前向傳播計算輸出值,反向傳播調整權重和偏置;CNN與標准的BP最大的不同是:CNN中相鄰之間的神經單元並不是全連接,而是部分連接,也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元,而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
的作用和種類

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

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

1. :由1個filter組成,對圖片 / 輸入矩陣進行空間上的降采樣處理,壓縮圖像的高度和寬度。的filter不是用來得到feature map,而是用來獲取filter范圍內的特定值。的filter並不設置特定的權值,通常只是用來獲取感受野范圍內的最大值或平均值。 降采樣 ...

Fri Jan 31 00:30:00 CST 2020 0 826
降采樣的關系

降采樣的關系 一、總結 一句話總結: 可以理解為下采樣(降采樣),就是一個東西,兩個名字而已。 1、作用? ①、降維,減少網絡要學習的參數數量。 ②、防止過擬合。 ③、可以擴大感知野。 ④、可以實現不變性:平移不變性,旋轉不變性,尺度不變性 ...

Fri Sep 18 13:21:00 CST 2020 0 519
 
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