VGG Convolutional Neural Networks Practical（3）pooling

最新推荐文章于 2025-06-07 09:05:28 发布
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本文探讨了卷积神经网络(CNN)中的池化操作，特别是最大池化(max-pooling)的应用及其如何通过减少特征图尺寸来降低计算复杂度，并提供了一个使用vl_nnpool函数的具体例子。

CNN中还有几个其他重要的操作。 其中一个是池化。 池化操作符对各个特征通道进行操作，通过应用合适的算子将附近的特征值合并为一个。 常见的选择包括max-pooling（使用max运算符）或sum-pooling（使用summation）。 例如，max-pooling定义为：

这里写图片描述

最大池由vl_nnpool函数实现。 立即尝试：

y = vl_nnpool(x, 15) ;
figure(6) ; clf ; imagesc(y) ;

这里写图片描述

问题：看看结果的图像，你能解释结果吗？（降采样，图像模糊了）

函数vl_nnpool支持子采样和填充，就像vl_nnconv。 但是，对于max-pooling要素映射，使用值-∞而不是0填充，为什么？（我不造···求解答）

Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems（用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络）
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How do Convolutional Neural Networks Work?
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Practical Convolutional Neural Networks
05-05
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Lorenzo's Oil
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