Pooling池化操作的反向梯度传播

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池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的
Jiashilin
10-01 2908
Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化，假设那么第l+1层的feature map有16个梯度，那么第l层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的loss（或者梯...
AvgPooling平均池化层的前向传播和反向传播
邹九的个人博客
07-28 434
实现的codes前向传播输出和反向传播的梯度可以和pytorch输出的平均error < 1e-6，输出可以看作是相同的输入是inputNCHin​Win​，没有权重的，输出output是NCHout​Wout​N是batchsizepadding是“same”则pad = filter_size // 2，若是“valid”则pad = 0，见还存在strides这个参数的，用来控制步长。
池化层(Pooling)的反向传播
qq_35985044的博客
11-18 723
Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×22×2的池化，假设那么第l+1l+1层的feature map有16个梯度，那么第ll层就会有64个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的lo...
卷积与反卷积、池化与反池化
weixin_41611054的博客
03-18 4263
一、卷积 1、卷积的简单定义 卷积神经网络中的卷积操作可以看做是输入和卷积核的内积运算。其运算过程非常容易理解，下面有举例。 2、举例解释 （1）为了方便直接解释，我们首先以一个通道（若是彩图，则有RGB的颜色，所以是三个通道）为例进行讲解，首先明确概念： 1） 输入是一个5*5的图片，其像素值如下： ...
关于RoI pooling 层
weixin_34174322的博客
10-21 212
ROIs Pooling顾名思义，是pooling层的一种，而且是针对ROIs的pooling； 整个 ROI 的过程，就是将这些 proposal 抠出来的过程，得到大小统一的 feature map。 什么是ROI呢？（https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH...
Max Pooling 如何传递梯度（反向传播）？
最新发布
ncnfjdjjd的博客
04-03 439
过程中，Max Pooling 层的梯度传递方式与全连接层、卷积层不同。由于 Max Pooling 是一种。这样，Max Pooling 在反向传播时不会破坏梯度流，同时保留关键特征信息。从一个 2 \times 2 区域中选取最大值。，它不会像全连接层或卷积层那样进行权重更新，而是。，它获得全部梯度，其余位置的梯度设为 0。• 反向传播时，我们只需要把梯度传递到。，它不会有权重更新，只负责梯度传递。，其余位置的梯度设为 0。，其他位置的梯度设为 0。，用于反向传播恢复梯度。
池化层的反向传播是怎么实现的
weixin_43702653的博客
03-27 1187
引言 传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术中会用残差这个词，本文的梯度可以认为就是残差）传递，所以只要我们搞懂了这些特殊环节的导数计算，那么我们也就理解CNN的反向传播。 Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature
MaxPooling最大池化层的前向传播和反向传播
邹九的个人博客
07-28 511
实现的codes前向传播输出和反向传播的梯度可以和pytorch输出的平均error < 1e-6，输出可以看作是相同的输入是inputNCHin​Win​，没有权重的，输出output是NCHout​Wout​N是batchsizepadding是“same”则pad = filter_size // 2，若是“valid”则pad = 0，见还存在strides这个参数的，用来控制步长。
卷积和池化的反向
yh1226的博客
05-29 334
卷积和池化的反向卷积和池化的反向传播推倒参考链接 卷积和池化的反向传播推倒 池化一般分为max pooling和average pooling，对于max pooling进行反向传播梯度时，先将梯度矩阵还原成未进行maxpool操作前的大小，比如maxpool的尺寸为2x2，那么就将梯度值位置放在原特征图2x2区域的最大值位置处，其他3个位置均为0。 对于average pooling，则是将梯度...
反池化原理
实践求真知
05-13 7328
反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。如果想从池化后的这些主要信息恢复出全部信息，则存在信息缺失，这时只能通过补位来实现最大程度的信息完整。池化有两种：最大池化和平均池化，其反池化也需要与其对应。一 平均池化和反平均池化首先还原成原来的大小，然后将池化结果中的每个值都填入其对应原始数据区域中相应位置即可。平均池化和反平均池化...
反向传播，卷积的反向传播，池化的反向传播
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
08-26 3728
卷积层如何反向传播？ 重点在 需要旋转 kernel 180度 池化的反向传播 直接对应位置，返回误差！ BN层反向传播 梯度计算过程
Pool层的反向梯度
yxpandjay的博客
08-13 275
简单理解:https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 详细推导:https://blog.youkuaiyun.com/qq_29381089/article/details/80688255
以index访问Tensor元素＋ 反池化 unpool TensorFlow代码
weixin_33895475的博客
01-14 487
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【PyTorch】卷积层、池化层梯度计算
Esperanto.的博客
08-04 3853
很早之前就该有
ROI Pooling和ROI Align、ROI Warp解析
m0_61899108的博客
12-11 4596
ROI Align 是何凯明在2017年的论文Mask-RCNN中提出的，该方法很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配（mis-alignment）问题。本文将先简单对比实验效果，然后介绍分析ROI Pooling流程以及产生局限性的具体原因，和ROI Align的解决方法，也将ROI Align、ROI Pooling、ROI Warp进行了比较。 ​
04.池化层——梯度更新
littlbabo的博客
05-11 985
卷积层. 由于卷积层在反向传播时梯度计算更复杂，因此首先介绍它。在下面的记号中，我们以 zzz 代表每一层未经过激活函数输出的结果，sigma(z)sigma(z)sigma(z) 表示激活函数，令a=σ(z)a=\sigma(z)a=σ(z)表示经过激活函数后的输出结果。 另外，在数学文献中，∗*∗ 是卷积的标准符号，下面若无特殊说明，均遵循该规定。 单个卷积核计算过程示意图如下所示，其通道数为 1 池化层 max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直
从元件角度简单理解CNN
wzduang的博客
08-14 1278
本文旨在帮助想要初步了解**卷积神经网络**（CNN）工作原理的小白能对其整体结构有一个大致的认识。文中多有谬误之处，望读者朋友们谅解。
池化层梯度反向传播
04-03
### 池化层在神经网络中的梯度反向传播 池化层（Pooling Layer）的主要功能是对输入数据进行降采样，从而减少计算量并提取主要特征。尽管池化操作本身不涉及可学习参数，但在训练过程中仍然需要通过反向传播来传递误差信号到前一层。 #### 原理概述 在正向传播阶段，池化层通常执行最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling）。对于这两种方式，在反向传播时的梯度计算有所不同： - **最大池化**：仅将梯度传递给产生最大值的那个位置。这是因为只有该位置对最终输出有贡献。 - **平均池化**：将梯度均匀分配给所有参与池化的单元格[^1]。 具体来说，假设我们有一个大小为 \(k \times k\) 的窗口，并步幅为 \(s\) 进行池化，则每个窗口内的局部区域会根据上述规则更新其对应的梯度。 #### 实现细节 以下是基于Python和NumPy的一个简单实现例子展示如何完成最大池化的反向传播过程: ```python def max_pool_backward(dout, cache): """ A naive implementation of the backward pass for a max pooling layer. Inputs: - dout: Upstream derivatives - cache: Tuple (x, pool_param) where x is input data and pool_param includes 'pool_height', 'pool_width' and 'stride' Returns: - dx: Gradient with respect to x """ x, pool_param = cache N, C, H, W = x.shape pool_height, pool_width, stride = pool_param['pool_height'], pool_param['pool_width'], pool_param['stride'] out_H = int(1 + (H - pool_height) / stride) out_W = int(1 + (W - pool_width) / stride) dx = np.zeros_like(x) for n in range(N): # For each sample in batch for c in range(C): # For each channel for i in range(out_H): # Iterate over height index of output matrix for j in range(out_W): # Iterate over width index of output matrix h_start = i * stride w_start = j * stride window = x[n, c, h_start:h_start+pool_height, w_start:w_start+pool_width] mask = (window == np.max(window)) # Create boolean mask indicating which element was maximum dx[n, c, h_start:h_start+pool_height, w_start:w_start+pool_width] += \ mask * dout[n, c, i, j] return dx ``` 此函数接收来自上一层的导数`dout`以及缓存信息`cache`(包含原始输入张量及其配置参数)，并通过重建掩码的方式定位哪些像素对应于最大值的位置以便正确地重新分布梯度[^2]。 #### 总结 通过对不同类型的池化算法的理解可以发现它们各自独特的特性影响着整个模型的表现形式；而在实际应用当中选择合适的策略往往取决于具体的场景需求[^3]。
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