池化层反向传播

最新推荐文章于 2024-02-14 19:32:02 发布
最新推荐文章于 2024-02-14 19:32:02 发布
阅读量2.8k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习宝典
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/103668566
本文探讨了池化层在卷积神经网络中的反向传播实现，包括mean pooling和max pooling。mean pooling反向传播时将梯度平均分配，确保总和不变，而max pooling则将梯度仅传递给前一层的最大值像素，使用max id记录最大值位置，以保持梯度总和恒定，防止梯度爆炸问题。

池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的

参考：https://blog.youkuaiyun.com/oBrightLamp/article/details/84635308

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93556580

源码：

https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v0.2.0/torch/nn/_functions/thnn/pooling.py#L81

 

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704

在看卷积神经网络的时候，突然想起来池化是会改变特征图的尺寸的，那反向传播是怎么实现的呢。于是搜了一些博客，感觉上面这个博客写得最清晰直观，就从这个博客里面搬了点东西过来作为笔记。

Pooling池化操作的反向梯度传播

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
最大值池化层梯度反向传播1
08-03
最大值池化层梯度反向传播 在深度学习中，最大值池化层是一种常用的下采样技术，它可以减少特征图的空间维度，提高模型的计算效率。但是，最大值池化层的梯度反向传播也变得更加复杂。在这篇文章中，我们将详细介绍...
每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播
huanfeng_AI的博客
11-03 1325
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种强大的深度学习模型，在计算机视觉任务中取得了巨大成功。其中，池化层（Pooling Layer）在卷积层之后起到了信息压缩和特征提取的作用。然而，池化层的反向传播一直以来都是一个相对复杂和深奥的问题。本文将详细解释卷积网络池化层反向传播的实现原理，并探讨其在信息压缩方面的奥秘。
计算机视觉 | 面试题：07、Pooling层的作用以及如何进行反向传播
Mrrunsen的博客
09-08 2806
问题 CNN网络在反向传播中需要逐层向前求梯度，然而pooling层没有可学习的参数，那它是如何进行反向传播的呢？ 此外，CNN中为什么要加pooling层，它的作用是什么？ Pooling层 CNN一般采用average pooling或max pooling来进行池化操作，而池化操作会改变feature map的大小，例如大小为64×64的feature map使用2×2的步长池化后，feature map大小为32×32。因此，这会使得在反向传播中，pooling层的梯度无法与前一层相对应。 那怎么解
Pooling反向传播
LbinBB的博客
04-20 1212
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 在看卷积神经网络的时候，突然想起来池化是会改变特征图的尺寸的，那反向传播是怎么实现的呢。于是搜了一些博客，感觉上面这个博客写得最清晰直观，就从这个博客里面搬了点东西过来作为笔记。 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Poolin...
池化层的反向传播
aopang1115的博客
08-17 227
池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的 链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jason_yyz/article/details/80003271 深度学习笔记（3）——CNN中一些特殊环节的反向传播 链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 转载于:https://www...
反向传播中的pooling层
Rain
04-20 736
pooling层是如何作用在反向传播的过程中？曾经面试被问过这个问题，当时的回答是pooling不参与反向传播，但是也没深究是怎么个不参与法。本文进行简析。 pooling通常分两种：max和mean。由于pooling层会改变feature的尺寸，因此有如下假设成立: 假设经过pooling后有n个梯度，那么pooling层的前一层梯度个数为4n，使得反向传播时梯度无法一...
机器学习：Pooling层作用及反向传播
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
02-14 2543
CNN网络在反向传播中需要逐层向前求梯度，然而，那它是如何进行反向传播的呢？此外，CNN中为什么要加pooling层，它的作用是什么？
CNN池化层反向传播推导
weixin_45252975的博客
12-05 947
昨天晚上推CNN反向，池化层这块没推明白，不懂为什么meanpool偏导为1/（k*k）,但是上采样却变成了另一种看起来比较简单的方法。 一、明确反向传播的是什么 cost函数对某一参数的偏导，即某一参数发生变化，会对cost产生什么影响。 在已l层变化对cost的影响，我们可以进一步根据链式法则得到l-1层参数对cost的影响。 二、在池化层中 目前，我们已知的是池化后的z(l)变化对cost的影响，想要知道的是池化前的z(l-1)对cost的影响。 z(l-1)通过激活函数，变为a(l-1)，再经过池化
深度学习-池化层反向传播
Cutepingping的博客
07-25 2036
目录 池化层操作的反向梯度传播 1, mean pooling 2，max pooling 3，ncnn代码 池化层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，假设做2*2的池化，假设那么低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...
CNN，POOLING反向传播
我的博客
11-07 439
  def conv_backward(dZ, cache): #从缓冲中恢复参数，前向传播时保存的 (A_prev, W, b, hparameters) = cache (m, n_H_prev, n_W_prev, n_C_prev) = A_prev.shape (f, f, n_C_prev, n_C) = W.shape ...
池化层(Pooling)的反向传播
qq_35985044的博客
11-18 713
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...
池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的
Jiashilin
10-01 2897
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...
26. pooling如何反向传播
weixin_44808274的博客
10-10 375
反向传播的梯度计算通常从需要更新参数的层开始，并逐渐传播回前面的层。通过在局部区域内选择最大值（最大池化）或计算平均值（平均池化），可以将特征图的尺寸减小，同时保留重要信息。通过选择局部区域内的最大值或平均值，模型能够更关注图像中的主要特征，而不受微小位置变化的影响。在前向传播中，池化操作（最大池化或平均池化）通过在局部区域内选择最大值或计算平均值来减小特征图的尺寸。例如，对于目标检测任务，物体的准确位置信息是必要的，因此过多的池化层可能不合适。计算模型的损失函数，通常是在输出层进行的操作。
pooling mean max 前向和反向传播
西伯利亚的蓝眼睛
05-28 4320
pooling layer
实现Pooling层的前向传播与反向传播
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
02-29 424
第一次学习，看的这个视频教程实在觉得不好，这个过程也不是很理解，以后我会结合相关书籍和视频课程继续学习，遇到好的一定会为大家推荐 （这是我的一个不太理解的过程=^=！） 以三层卷积为例： data→W1,b1conv1→relu→pool→W2,b2fc→W3,b3outputdata\overset{W1,b1}{\rightarrow}conv1\rightarrow relu\rightar...
CNN中一些特殊环节的反向传播（池化层+relu）
Ema1997的博客
12-14 1432
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。 但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都
神经网络中pooling池化层如何参与反向传播？
thequitesunshine007的博客
09-16 1896
池化层pooling操作常见的有平均池化mean pooling和最大池化max pooling，前者取某特征区域的平均值进行输出，而后者则取某特征区域的最大值进行输出，池化层的一般作用是对特征图进行下采样，它本身没有参数权重，计算也简单，但它可达到降维特征、突显特征、减少参数量、减少计算量、增加非线性、防止过拟合及提升模型泛化能力等作用，池化层的前向传播我们都比较好理解，但是其是如何参与反向传播的呢？本文就让我们一起来了解关于池化层的反向传播实现方法吧。 池化层在反向传播时，它是不可导的，...
CNN中卷积层 池化层反向传播
weixin_30500473的博客
07-23 1077
参考：https://blog.youkuaiyun.com/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 b）对于池化层，按照...
pooling层如何反向传播？ 很简单
weixin_43167121的博客
08-13 657
见链接，就不写了 https://blog.youkuaiyun.com/Jason_yyz/article/details/80003271
池化层梯度反向传播
最新发布
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...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI算法网奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值