卷积汇聚层

最新推荐文章于 2025-11-25 12:59:39 发布
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#深度学习 #人工智能

文章讨论了神经网络中最后一层的特点，它没有权重矩阵，执行平均或最大值操作。卷积网络由输入图像、卷积层（包含输入通道、输出通道、卷积大小、步幅和填充）和全连接层、汇聚层构成。此外，还提及了可调整的步幅和填充对结果的影响。

1.用于做最后一层，不具有权重矩阵，只能进行单一的求平均核最大值，输入通道和输出通道直接联通，几个输入几个输出，默认步幅和填充情况下。可以设置填充和步幅，相当于对之前结果的汇总。

2.一个完整神经卷积网络由输入图像，卷积网络层（输入通道，输出通道，卷积大小，步幅和填充），一些全连接层，以及汇聚层组成。

hlhwna
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一文读懂卷积神经网络中的汇聚层
wh1236666的博客
07-13 766
是与卷积层紧密配合的关键组件，主要用于，并减少后续层的计算量。
YOLO入门教程（番外）：卷积神经网络—汇聚层
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
10-04 741
简单几笔勾勒出AI理解图像的关键技术在人工智能处理图像的世界里，有一种神奇的技术，它能够让计算机学会"抓大放小"，专注于图像中最重要的信息。这就是我们今天要探讨的"汇聚层"（Pooling Layer），深度学习中的一项基础却至关重要的技术。
卷积神经网络 - 汇聚层
yingzi的技术博客
09-17 1184
例如，若我们拍摄黑白之间轮廓清晰的图像X，并将整个图像向右移动一个像素，即Z[i,j] = X[i,j+1],则新图像Z的输出可能大不相同。通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经网络层中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输入）就越大。下面，我们用深度学习框架中内置的二维最大汇聚层，来演示汇聚层中填充和步幅的使用。因此，若我们使用形状为（3，3）的汇聚窗口，那么默认情况下，我们得到的步幅形状为（3，3）与卷积层一样，汇聚层也可以改变输出形状。
动手学深度学习-卷积神经网络-5汇聚层
像污秽一样的博客
02-24 738
通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经网络中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输入）就越大。而我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感。通过逐渐聚合信息，生成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积图层的所有优势保留在中间层。此外，当检测较底层的特征时（例如图像卷积那一节中所讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。
卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层
m0_56175815的博客
05-04 1976
卷积的基本操作，填充，步幅，池化，多输入输出通道，1*1卷积的作用，Lenet网路的介绍
学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络
qssssss79的博客
08-02 989
（1）参数太多：对于输入的1001003的RGB图像，全连接前馈网络，第一个隐藏层的每个神经元到输入层有1001003=30000个独立的连接，即权重参数，隐藏层神经元个数增加，参数规模急剧增加，网络训练效率低，易过拟合。（2）局部不变性特征：全连接网络很难提取自然图像中的局部不变性特征：尺度缩放、平移、旋转；这些操作不影响自然图像的语义信息。CNN三个结构特性：局部连接、权重共享、汇聚这三特性使CNN具有一定的平移、缩放、旋转不变性。参数更少。
卷积神经网络超详细介绍
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呆呆的猫的博客
09-19 63万+
海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
【深度学习】— 多输入多输出通道、多通道输入的卷积、多输出通道、1×1 卷积层、汇聚层、多通道汇聚层
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
11-05 1051
在处理多通道输⼊数据时，汇聚层在每个输⼊通道上单独运算，⽽不是像卷积层⼀样在通道上对输⼊进⾏汇总。这意味着汇聚层的输出通道数与输⼊通道数相同• 对于给定输⼊元素，最⼤汇聚层会输出该窗⼝内的最⼤值，平均汇聚层会输出该窗⼝内的平均值。 • 汇聚层的主要优点之⼀是减轻卷积层对位置的过度敏感。 • 我们可以指定汇聚层的填充和步幅。 • 使⽤最⼤汇聚层以及⼤于1的步幅，可减少空间维度（如⾼度和宽度）。 • 汇聚层的输出通道数与输⼊通道数相同。
CV - 转置卷积
weixin_73557167的博客
04-13 1091
转置卷积
详细剖析【卷积神经网络CNN】现代模型
weixin_43232279的博客
04-24 1683
典型的CNN 具体代码实现可见同专栏下的博文 LeNet-5（手写识别系统） LeNet-5共有7层，接受输入图像大小为28 × 28 （图错了）输出对应 10个类别的得分 C1层：卷积层，使用6个5×5的卷积核，得到6组大小为28×28 = 784 的特征映射（32-5+1）神经元数量为 6 × 784 = 4704，可训练参数数量为 6 × 25 + 6 = 156，连接数为156 × 784 = 122304（包括偏置） **说明：**回顾一下前面的卷积模型，这里输入图像只有一个特征（D=1）每
池化层-Pooling(CNN卷积神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-10 3530
卷积神经网络中的池化(Pooling)操作，最大池化层与平均池化层
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1863
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 962
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1183
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 231
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-22 661
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 3621
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）
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limenga102的专栏
11-25 736
理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。
水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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卷积神经网络池化层 作用
10-11
卷积神经网络中的池化层主要有两个作用： 1. 特征降维：池化层可以将输入的特征图进行降采样，减少特征图的尺寸。通过保留主要特征，丢弃冗余信息，可以有效地减少模型参数数量，降低计算量，并且可以防止过拟合。 ...
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