C++实现maxpooling计算

最新推荐文章于 2024-05-13 17:50:04 发布
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文章标签： c++ 开发语言 C/C++
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本文详细介绍了如何使用C++实现深度学习中的Maxpooling操作，包括原理和具体实现代码，有助于理解Maxpooling在卷积神经网络中的作用。

C++实现maxpooling计算

Maxpooling是深度学习中常用的一种操作，它主要用于减少卷积神经网络的维度，同时也有助于防止过拟合。本文将介绍如何使用C++实现maxpooling计算，并提供相应的源代码。

  1. Maxpooling原理

Maxpooling是指从输入数据中提取最大值并输出的一种操作。其原理如下：

对于一组大小为W×H×DW \times H \times DW×

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使用C++实现MaxPooling计算
SVIPCODE的博客
09-04 208
MaxPooling操作的目标是将输入特征图划分为不重叠的矩形区域（也称为池化窗口），然后在每个池化窗口中选择最大值作为输出。MaxPooling是卷积神经网络（CNN）中常用的一种池化操作，它用于减少特征图的维度并保留主要特征。在本文中，我们将使用C++编程语言实现MaxPooling计算，并提供相应的源代码。希望本文对你有所帮助！的函数，它接受输入特征图和池化窗口大小作为参数，并返回MaxPooling后的输出特征图。函数中的核心部分是使用嵌套的循环遍历池化窗口内的元素，并选取最大值作为输出。
C++ 实现 maxpooling 计算
qq_40491305的博客
03-29 2243
C++ implement Maxpooling 输入参数：featmap, kernel_size (h, w), stride 输出参数：featmap 注意实现 计算输出 feat 大小，难点： 如果 featmap 的大小（高/宽）无法整除 stride 时，则需要进行 padding； 注意 pading 时的填充计算； h,w 不一定相等，stride h,w 也不一定相等； #include <iostream> #include <bits/stdc++.h>
newcoder——OJ在线编程（C++）&INT_MIN(做的题中补充的知识点)
Eve12345678的博客
08-06 477
** 1. 输入有两行，第一行n，第二行是n个空格隔开的字符串；输出一行排序后的字符串，空格隔开，无结尾空格** 输入： 5 c d a bb e 输出： a bb c d e #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ int len; cin>>len;
max pooling
lovely_juzi的专栏
09-24 3682
from:              http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/01/3053238.html   有matlab 代码链接
tf.nn.max_pool实现池化操作
qq_26449287的博客
12-04 393
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似：第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feat...
maxpooling2d的C++细节实现
SimpleLearning
05-09 475
/ 最大池化函数// 实现代码// 计算输出张量的大小// 初始化输出张量float// 对输入张量进行最大池化++i) {++j) {// 计算当前池化窗口的位置// 找到池化窗口内的最大值h < end_h;++w) {
MaxPooling实现by C++
alexandsunny的博客
12-29 1500
MaxPooling实现by C++ 实现思路 输入： feature: 二维特征图 k_h和k_w: kernel_size的高和宽 s_h和s_w： row和col上的步长 输出： maxpooling后的二维特征图 算法流程 计算出输出feature map的尺寸 对输入feature map进行右侧和下侧的填充 遍历输出特征图，找到每个点在输入特征图上对应的滑动窗口 找到窗口中最大的值，赋值给输出特征图上的点 实现细节 输出特征图的尺寸： int out_row = (row -
卷积操作(原理与实现)与Max pooling实现
weixin_43843978的博客
11-06 1877
前言 关于卷积部分我自己了解的不少，这里我只记录不常见的知识。 矩阵快速卷积 简介：卷积操作是在图像中通过滑动窗口，逐像素进行矩阵计算，会消耗大量的计算资源去寻址和修改内存数据，因此最终的卷积操作并不是可我们认为的滑动窗口执行卷积操作，而是采用转为矩阵的方式进行快速计算，矩阵操作能在计算机中快速运算并且方便移植到GPU中，在实际生产环境中可以通过两步来完成卷积操作: (1) 使用Image to ...
用C语言构建一个数字识别卷积神经网络
midaszhk的博客
08-04 1958
为3x3的卷积层, 默认8个卷积核, 采用valid_padding(不填充),移动扫描步长为1. 需要通过训练来确定各个卷积核参数. 3x3的卷积核相比5x5和7x7的卷积核其参数量更少，非线性度更高，同时可以提取更小的特征. (5x5和7x7的卷积可以用多层3x3卷积来表示, 当然，随着层数的增加可能会产生新的问题.) 卷积层的输入部分就是灰度值表示的28x28的手写数字图像,这里也预先进行了归一化处理，即除以255.0．。取5万条训练样本进行训练，训练后再进行测试，其准确率可超过94%．。
opencv实现最大池化
最新发布
qq_45152711的博客
05-13 341
对一些稀疏矩阵进行预处理。
c++实现maxpooling+利用OpenMP、SIMD优化代码
qq_36549650的博客
01-20 1101
c++优化maxpooling
maxpooling 的 C++ 实现
Chris_zhangrx的博客
10-08 3686
这里原理可以参考 pooling的原理与Python实现，这里的 C++ 实现也是主要参考这里的 python 实现来改的。（PS. 今年寒武纪秋招笔试题就有一题这个） #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<math.h> using namespace s...
c++实现卷积过程
yu734390853的博客
08-25 1万+
直接上代码：#include<iostream> #include<vector> using namespace std;int main() { //定义被卷积的矩阵（其实是一个数组，数组元素的个数8*8） int const map = 8; float A[map*map] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
Max_pooling的运行原理图解
com_fang_bean的博客
12-10 1609
源码： import os import datetime import random import tensorflow as tf import numpy as np def pooling(inputMap,poolSize=3,poolStride=2,mode='max'): """INPUTS: inputMap - input array ...
CNN中Max Pooling的作用
热门推荐
XingLiu's Blog
05-13 3万+
卷积层本身是个特征抽取，可以指定超参数F来制定设立多少个特征抽取器。 Poolig层对Filter层的特征进行降维操作，形成最终的特征。 一般在Pooling层后连接全连接层神经网络，形成最后的分类结果。Max Pooling的含义是对某个Filter抽取到若干特征值，只取得其中最大的那个Pooling层作为保留值，其他特征值全部抛弃，值最大代表只保留这些特征中最强的，抛弃其他弱的此类特征。好处
MaxPooling 最大池化简单实现
苑先森的博客
03-14 3923
#!/usr/bin/env python2 # -*-coding:utf8-*- import numpy as np def max_pooling(feature_map, size=2, stride=2): """max_pooling""" channel = feature_map.shape[0] height = feature_map.s...
k-max pooling实现
Solo_sky
03-05 5121
使用theano实现k-max pooling，github上目前还没有找到theano的实现，自己就写了一个简单的，仿照的是keras issues里面的一个提交。由于theano在反向bp时能够自动处理array index的变化，因此本质上是很简单的。def k_max_pooling2d(data, k): output = data[T.arange(data.shape[0]).dims
k-max-pooling的keras实现
摆渡人生
06-19 1万+
个人博客地扯：http://xurui.club/2018/06/19/kmaxpooling/ pooling（池化）是卷积神经网络中常用操作，主要目的是减小张量大小，便于计算，可以认为是一步降维操作。前两天项目上需要用到k-max-pooling操作，项目代码是用keras写的，keras没有k-max-pooling层，所以要自己写。 卷积神经网络的最经典的模型是卷积+池化+全连接。 ...
滑动窗口的最大值（max pooling的实现）
Nick Hwong's Blogs
04-25 1978
题目：给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,...
HMAX模型实现代码分享与计算机视觉学习心得
5. C++与Matlab的结合：通过Matlab的mex函数，C++代码能够直接在Matlab环境下运行，实现高性能计算。 6. 池化操作（Max-pooling）：在C层中对S层特征图进行局部最大值池化，是提取高级抽象特征的一种方法。 7. ...
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