池化的名字由何而来？

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#池化 #人工智能 #神经网络 #马克java社区 #为什么叫池化

马克-to-win @ 马克java社区：防盗版实名手机尾号：73203。根据前面的卷积过程，我们可以达到特征提取的作用。基本上已经判断出谁是C谁是D。底下可以再进一步做一次池化。数据库连接池记得吧？马克-to-win @ 马克java社区：把很多数据库连接放在一个池子里，想用时挑一个来用。这里做完卷积得到这么多数据，就像池子一样，对于这池子里的数据，我们可以继续做各种各样的操作，比如最大池化或平均池化。最大池化顾名思义就是从池子中取出最大值。注意取最大值，不是整体取最大值，而是邻域取最大值。结果就如下图，第一个区域(只有四个数)的最大值是5，第二个区域的最大值是1。以此类推。

经历了以上两步卷积和池化以后，我们得到的结果，真是太好不过了。首先，经过卷积，也就是特征提取，我们成功的得到了结果5。这个值越大，就说明特征越突出，越能增加最后判断结果的正确性。第二步池化，还能把不是特征的部分丢弃，起到去燥的效果，还为我们将来。。。。。。。。。。。。。。。。。。

更多可见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44596980/article/details/100620372

 

卷积神经网络_卷积，激活，池化，全连接层_个人简单笔记
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
11-12 953
原文网址 https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459 神经元： 卷积神经网络之层级结构： CONV：卷积计算层，线性乘积求和， RELU:激活层，也就是激活函数 POOL:池化层，简言之，就是取区域平均或最大。 FC：全连接层 CNN之卷积计算层：当我们给定一个X的图案，计算机为了识别出来这个图案就是X...
数据孪生与AI 基础知识
AI天才研究院
08-05 1572
数据孪生核心理念是“万物皆数据”，通过“数字孪生”(Data-driven) 的方式打造一个基于人工智能、机器学习、大数据的未来新型生态系统，实现零售经济、交通运输等领域的高度自动化和智能化。Type Edge 共建了一个由专业技术人员构成的开源社区——The Alliance of Data Science and Technology（ADST） ，围绕三个目标领域提供技术服务：AI应用落地、创新研发、大数据基础设施建设。
池化
蜜汁程序员的博客
09-12 991
首先介绍一个概念“池化技术 ”。池化技术 一言以蔽之就是：提前保存大量的资源，以备不时之需以及重复使用。 池化技术应用广泛，如内存池，线程池，连接池等等。内存池相关的内容，建议看看Apache、Nginx等开源web服务器的内存池实现。   起因：由于在实际应用当中，分配内存、创建进程、线程都会设计到一些系统调用，系统调用需要导致程序从用户态切换到内核态，是非常耗时的操作。         ...
神经网络中的“池化”是什么意思？
courniche的博客
01-10 1716
池化为什么要叫作“池化”？为什么不叫“过滤”或者“压缩”？
优化篇-【池化】
disguiseR
04-13 3430
【池化】 文章目录【池化】1.池化的概念与作用1.1 什么是池化1.2 池化的作用2.常用的池化方法2.1 最大池化与均值池化2.2 随机池化（stochastic pooling）2.3 混合池化（mixed pooling）2.4.其他3.关于池化的思考3.1 新的池化方法3.2. 带步长卷积与池化的必要性 1.池化的概念与作用 1.1 什么是池化 pooling，将一个区域中的信息压缩成一...
最大池化与平均池化
骑着乌云看雪
01-24 3925
池化层相关问题
云计算，何为云，又何以计算？
qq_42969817的博客
01-14 1173
本文由笠泱撰写，是“拥抱云计算”系列的第一篇章，旨在分享云计算的概念及其诞生背景，重点介绍了阿里云飞天操作系统。文章从虚拟化技术的起源讲起，探讨了其如何演变为云计算的基础，并分析了亚马逊AWS和阿里云在云计算领域的领导地位。最后，文章通过对比OpenStack与阿里云飞天架构，深入浅出地解析了阿里云飞天系统如何调度算力，帮助读者理解云计算的实际运作机制。阅读本文大约需要30分钟，内容详实，值得一读。
带网络的pe_SDN网络与传统网络到底有何不同？
weixin_39915210的博客
11-25 765
一、从网络技术演进的角度比较分析MPLS和SDN网络IP网络从1982年TCP/IP 成为互联网前身的ARPANET标配以来，随着互联网的发展而迅猛扩展。在数据网络方面基本已经一统天下，做到了 everything over IP。IP网络作为承载互联网，物联网，云计算以及VR，AI等未来各种无限可能的数据服务的底层网络，其灵活性，扩展性以及对业务的支持可编程需求要求网络更快的完成自身演...
物以类聚——浅谈一种消息池化技术的实现
blue_sky_blue_heart的专栏
12-03 3181
概述        这种解决方案正是本文标题所言的消息池化技术。通常我们听说过连接池、线程池、对象池，对于消息池的说法可能比较陌生或者不认可，那么您完全可以不必在乎它到底叫什么，只需要理解这种解决方案的实质就是要把系统中所要使用的所有信息提示（通知）内容集中起来由专门的程序代码甚至是某个线程(这样说可能不太精确，毕竟不是一个层次的概念)有选择的调用，并负责用一种恰当的形式展示给用户，比如Err
池化（Pooling）
weixin_49346755的博客
10-24 1万+
在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。池化操作对卷积结果特征图进行约减，实现了下采样，同时保留了特征图中主要信息。比如：当识别一张图像是否是人脸时，我们需要知道人脸左边有一只眼睛，右边也有一只眼睛，而不需要知道眼睛的精确位置，这时候通过池化某一片区域的像素点来得到总体统计特征会显得很有用。
5分钟搞懂池化的本质
AI与算法都要通俗易懂
07-26 814
池化算法的本质
Stanford UFLDL教程 池化Pooling
GarfieldEr007的专栏
07-01 1949
池化 Contents  [hide] 1 池化: 概述2 池化的不变性3 形式化描述4 中英文对照5 中文译者 池化: 概述 在通过卷积获得了特征 (features) 之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如 softmax 分类器，但这样做面临计算量的挑战。例如
池化方法总结（Pooling）
热门推荐
Daniel_djf的专栏
01-05 6万+
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值
什么是卷积和池化
choushi5845的博客
08-31 1万+
在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。这就是为什么在过去卷积神经网...
为什么用池化技术
weixin_41244513的博客
06-23 866
我们工作中会用各种池，线程池，数据库连接池，http连接池， 那为什么用池化技术呢？ 答案很明显，肯定是有好处呗，具体有什么好处， 我们举个例子验证一下，大家看看执行结果说话，有代码，有图，才有真相 public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedExceptio...
CNN中池化的作用？为什么要选择池化
Lison_Zhu's Blog
07-29 1万+
池化也就是pooling，池化层在卷积层之后。在对输入图像进行卷积之后，得到feature map，也就是特征图。池化操作是对feature map进行操作，又分为平均池化和最大池化。 平均池化：倾向于保留突出背景特征 最大池化：倾向于保留突出纹理特征 卷积的作用就是为了提取某些指定的特征，而池化就是为了进一步抽取更高阶的特征。通过池化操作忽略一些细节信息，强行让CNN学到的更多我们想...
【5】如何理解CNN中的池化？
04-12 5740
1、什么是池化？我们之所以使用卷积后的特征，是因为图像具有“静态型”的属性，也就意味着在一个图像区域的特征极有可能在另一个区域同样适用。所以，当我们描述一个大的图像的时候就可以对不同位置的特征进行聚合统计（例如：可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 or 最大值）这种统计方式不仅可以降低纬度，还不容易过拟合。这种聚合统计的操作就称之为池化，或平均池化、最大池化。2、池化的作用？（1）保留主...
论文中提到的池化方法的总结
斯人若彩虹，遇上方知有！
06-26 3673
下面是论文中遇到的池化方法的总结 池化层是卷积神经网络中比较重要的一个层，他主要是为了降低与卷积层之间连接数所带来的计算负担。 1、Lp Pooling 它是以复杂细胞为模型的生物启发的池化过程。这个主要来源于论文[1]，并且通过实验证明他的效果比max pooling效果好。 2、Mixed pooling(混合池化) 来源于论文[2]，主要是结合了max pooling 和...
平均池化和最大池化怎么表示？
最新发布
08-13
### 平均池化与最大池化在深度学习网络框架图中的表示 在深度学习的网络结构图中，平均池化（Average Pooling）和最大池化（Max Pooling）通常通过矩形框或特定的图标来表示。这些操作用于减少特征图的空间维度，从而降低计算复杂度并增强模型的泛化能力。 #### 平均池化（Average Pooling） 平均池化操作通过计算每个局部区域的平均值来生成输出特征图。在网络框架图中，该操作通常用矩形框表示，并在框内标注“Average Pooling”或简写为“AvgPool”。输入特征图通常以三维立方体的形式展示，其中两个维度表示空间尺寸（高度和宽度），第三个维度表示通道数。输出特征图则以较小的立方体或二维矩形表示，表示空间维度已被压缩。 #### 最大池化（Max Pooling） 最大池化操作通过选取每个局部区域的最大值来生成输出特征图。在网络框架图中，该操作通常用矩形框表示，并在框内标注“Max Pooling”或简写为“MaxPool”。与平均池化类似，输入和输出特征图的表示方式一致，但操作框内的标注不同，以区分两种池化方式。 #### 示例图示 虽然无法直接展示图像，但以下文字描述可以指导如何绘制或识别这些操作的图示： - **输入特征图**：通常用三维立方体表示，其中两个维度为高度和宽度，第三个维度为通道数。 - **输出特征图**：用较小的立方体或二维矩形表示，表示空间维度已被压缩。 - **操作标注**：在操作框旁边标注“Average Pooling”或“Max Pooling”以明确功能。 #### 代码示例（PyTorch） 以下代码演示如何在PyTorch中实现平均池化和最大池化操作： ```python import torch import torch.nn as nn # 假设输入特征图的形状为 [batch_size, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 平均池化 avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) output_avg = avg_pool(input_tensor) print("Average Pooling Output:", output_avg.shape) # 最大池化 max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) output_max = max_pool(input_tensor) print("Max Pooling Output:", output_max.shape) ``` 上述代码展示了如何使用PyTorch中的`AvgPool2d`和`MaxPool2d`来实现平均池化和最大池化操作。 ### 全局平均池化与全局最大池化 全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）和全局最大池化（Global Max Pooling, GMP）是池化操作的扩展形式，用于将特征图的空间维度压缩至1x1。在网络框架图中，这些操作通常以矩形框表示，并标注为“Global Average Pooling”或“Global Max Pooling”。 - **全局平均池化**：将每个特征图的空间维度压缩为1x1，输出一个与通道数相等的向量。 - **全局最大池化**：同样将每个特征图的空间维度压缩为1x1，但输出每个特征图中的最大值。 #### 代码示例（PyTorch） 以下代码演示如何在PyTorch中实现全局平均池化和全局最大池化操作： ```python import torch import torch.nn as nn # 假设输入特征图的形状为 [batch_size, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 全局平均池化 gap = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) output_gap = gap(input_tensor).squeeze() print("Global Average Pooling Output:", output_gap.shape) # 全局最大池化 gmp = nn.AdaptiveMaxPool2d((1, 1)) output_gmp = gmp(input_tensor).squeeze() print("Global Max Pooling Output:", output_gmp.shape) ``` 上述代码展示了如何使用PyTorch中的`AdaptiveAvgPool2d`和`AdaptiveMaxPool2d`来实现全局平均池化和全局最大池化操作。 ### 总结 在深度学习网络框架图中，平均池化和最大池化操作通常通过矩形框表示，并在框内标注相应的操作名称。这些操作用于减少特征图的空间维度，从而降低计算复杂度并增强模型的泛化能力。全局平均池化和全局最大池化则进一步将特征图的空间维度压缩至1x1，常用于网络的末端以提取全局特征信息。
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