卷积中的三种方式和池化中的两种方式

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博客主要介绍了卷积的三种方式以及池化的两种方式，聚焦于信息技术领域中相关技术的具体实现方式。
卷积神经网络（CNN）池化层的最大池化（Max Pooling）和 平均池化（Average Pooling）
JustinMars的博客
02-08 1432
最大池化和平均池化
卷积神经网络中的“池化层”
南淮北安的博客
09-09 1万+
文章目录一、什么是“迟化”二、“池化层”的作用 一、什么是“迟化” 池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上，这种机制能够有效地原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置...
[cv] 池化（最大池化Maxpool、平均池化Averagepool、随机池化randpool）与反池化
心宝的博客
04-25 1万+
池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。 池化层不需要训练参数。 1、 三种池化：最大池化Maxpool、平均池化Average_pool、随机池化randpool 最大池化是对局部的值取最大；平均池化是对局部的值取平均；随机池化是根据概率对局部的值进行采样，采样结果便是池化结果。概念非常容易理解，其示意图如下所示： 其中随机池化 1/(1+3+4) 4/8 0 3/8得到 2、三种池化的意义 （1）最大池化可以获取局部信息，可以更好保留纹理上的特征。如果不用观
几种卷积形式
曙-光的博客
03-06 2949
1 一维卷积 最简单的卷积是一维卷积，通常用于序列数据集(但也可以用于其他用例)。它们可以用于从输入序列中提取局部1D子序列，并在卷积窗口内识别局部模式。下图展示了如何将一维卷积滤波器应用于序列以获得新的特征。1D卷积的其他常见用法出现在NLP领域，其中每个句子都表示为单词序列。 2 二维卷积 在图像数据集上，CNN架构中使用的大多是二维卷积滤波器。二维卷积的主要思想是通过卷积滤波器向2个方向...
【深度学习】各种各样的卷积形式
Bryce-HJ
01-28 2154
文章目录1、2D卷积2、3D卷积3、1×1卷积4、转置卷积（反卷积）5、Dilated Convolution （空洞卷积或扩张卷积）6、空间可分离卷积（没见用过）7、分组卷积8、深度可分离卷积9、可变形卷积10 对齐卷积 Alignment Convolution 开始之前首先学习一个单词热热身： sibling 英[ˈsɪblɪŋ] n. 兄; 弟; 姐; 妹; 1、2D卷积      把普通的卷积过程看作是在输入层中滑动一个三维filter。其中，输入层和filter具有相同的通道数。三维fil
CNN池化总结（最大池化与平均池化）
热门推荐
m0_62919535的博客
06-29 1万+
池化操作会减少特征图的细节信息，因此在某些情况下可能会导致信息丢失。在最新的研究中，有些模型在某些层次上已经开始避免使用池化操作，而是采用卷积操作来进行降维和尺寸缩减。这些新的方法通常被称为"strided convolutions"（步幅卷积）或"convolutional stride"（卷积步幅），它们在一定程度上取代了传统的池化操作。这些新方法的目标是通过卷积操作同时实现特征提取和尺寸缩减的效果，以避免信息丢失。
【基础】卷积种类总结及图解
weixin_44505185的博客
09-12 9346
卷积种类总结及图解
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
本文将详细解析PyTorch中的这两种计算方式。 首先，我们来看看卷积层（Conv2d）。PyTorch的`torch.nn.Conv2d`模块允许我们定义一个卷积层，其中包含几个关键参数： 1. `in_channels`: 输入图像的通道数，例如，...
卷积神经网络，卷积和池化
Meiko记录
03-13 4514
卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun提出的网络称为LeNet，其网络结构如下： 这是一个最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层...
图卷积网络（GCN）和池化
gongdiwudu的专栏
08-03 7082
GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图形数据处理和机器学习的神经网络架构。GCN 可以在图形中捕获节点之间的关系，从而能够更好地处理图形数据。GCN 可以沿着图形上的边缘执行滤波器操作，将每个节点的特征向量进行卷积处理，从而改变节点的特征表示。GCN 的应用领域包括社交网络分析、推荐系统、化学和生物信息学等。
一文看尽深度学习中的各种池化方法！
weixin_39450742的博客
07-13 3200
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/377572391 侵删 背景 卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)因其强大的特征提取能力而被广泛地应用到计算机视觉的各个领域，其中卷积层和池化层是组成CNN的两个主要部件。理论上来说，网络可以在不对原始输入图像执行降采样的操作，通过堆叠多个的卷积层来构建深度神经网络，如此一来便可以在保留更多空间细节信息的同时提取到更具有判别力的抽象特征。然而，考虑到计算机的算力瓶颈，通常都会引入池化层，..
卷积神经网络---详解卷积运算、池化操作(Pooling)
最新发布
weixin_49145300的博客
04-17 5716
图像在计算机中的本质是卷积运算中多通道（例如64通道）与颜色无关，指的是每个特征图所提取的特征所提取的特征。
池化
小飞侠的博客
04-15 3754
池化层：对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 池化操作一般有两种，一种是Avy Pooling,一种是max Pooling,如下： 同样地采用一个2*2的filter,max pooling是在每一个区域中寻找最大值，这里的stride=2,最终在原特征图中提取主要特征得到右图。 （Avy pooling现在不怎么用了（其实就是平...
池化方法总结（Pooling）
建建的博客
05-27 2696
https://blog.youkuaiyun.com/mao_kun/article/details/50507376 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
CNN | 05池化层
“逛丢一只鞋”的博客
08-07 3403
5 池化层 5.1 常用池化方法 池化 pooling，又称为下采样，downstream sampling or sub-sampling。 池化方法分为两种，一种是最大值池化 Max Pooling，一种是平均值池化 Mean/Average Pooling。如图17-32所示。 图17-32 池化 最大值池化，是取当前池化视野中所有元素的最大值，输出到下一层特征图中。 平均值池化，是取当前池化视野中所有元素的平均值，输出到下一层特征图中。 其目的是： 扩大视野：就如同先从近处看一张图片，然后离
总结所有的池化(Pooling)方法
大脸猫的博客
06-29 1万+
为什么池化？ 池化（Pooling）层和卷积层、全连接层一样，都是卷积神经网络的组成部分。 卷积神经网络中的卷积层会将卷积Filter应用于输入图像，以便创建特征映射来总结输入中这些特征的存在。 卷积层被证明是非常有效的，在深层模型中叠加卷积层可以让接近输入的层学习低层特征（如线条），在模型中更深（高）的层用于学习高阶或者更抽象的特征，如形状或特定对象。 卷积层特征映射输入的一个局限性是它们只能精确记录特征在输入层的位置。这意味着在输入图像中特征位置的小幅移动将导致不同的特征映射。这可以随着重新裁剪
卷积的三种模式：full, same, valid
MCU_master的博客
07-19 4788
卷积
深度学习的9种池化方法
whaosoft143ai的博客
05-19 6796
CNN通常使用空间下采样层来缩小特征图，以实现更大的接受场和更少的内存消耗，但对于某些任务而言，这些层可能由于不合适的池化策略而丢失一些重要细节，最终损失模型精度。随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取那个最大值元素，这使得随机池化具有更强的泛化能力。DPP池化允许缩减规模以专注于重要的结构细节，可学习的参数控制着细节的保存量，此外，由于细节保存和规范化相互补充，DPP可以与随机合并方法结合使用，以进一步提高准确率。
卷积的三种类型：full, same, valid
weixin_38665509的博客
02-24 1188
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/80327478 通常用外部api进行卷积的时候，会面临mode选择。 这三种mode的不同点：对卷积核移动范围的不同限制。 设 image的大小是7x7（橙色部分），filter的大小是3x3（蓝色部分） 1. full mode full mode：从filter和image刚相...
深度卷积网络中的空间金字塔池化
"这篇文章主要介绍了在深度卷积神经网络（CNNs）中引入空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）策略，以解决固定尺寸输入图像的问题，提高视觉识别的准确性。SPP-net是一种新的网络结构，它能够根据图像大小...
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