池化层

最新推荐文章于 2025-05-02 11:51:27 发布
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分类专栏： 卷积细节 文章标签： 池化层 笔记
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目前知道的有：最大采样和均值采样
比较常用的是最大采样，因为卷积之后得到的特征层往往经过激活层再连接池化层；所以池化层的输入都是激活层过滤后的激励值，如果对他们取均值进行下采样，一定程度上抵消了激活层的作用所以……

池化层 (Pooling Layer) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-26 857
1. 背景介绍 池化层（Pooling Layer）是深度学习中经常使用的层之一，它可以在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中起到关键作用。池化层的主要作用是对输入的数据进行降维处理，从而减少计算量，同时保持重要特征不变。池化层通常位于卷积层之后，负责对卷积层的输出进行二次处理。
卷积神经网络pytorch实现（二）：池化层
tyro_blog的博客
03-05 977
#%% ''' 实际图像里，我们所感兴趣的物体不会总是出现在同一个地方，这些物品 一定会出现在不同的像素位置，因此导致同一个边缘的输出会在总的卷积输出Y 的不同同位置，造成模式识别的不便 而池化层的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性 ''' #%% '''二维最大池化函数和平均池化层''' import torch from torch import nn #这里的mode参数可以填...
【深度学习】池化层Pooling-池化层：卷积神经网络的 “信息压缩大师”
最新发布
weixin_73784131的博客
05-02 1026
从信息压缩的基础功能到等变性特性的深度优化，池化层以简洁而精妙的设计，成为 CNN 架构中不可或缺的一环。无论是加速运算、增强泛化，还是整合先验知识，池化层的每一项特性都在推动深度学习模型迈向更高的性能。理解其原理与应用技巧，不仅是面试中的关键考点，更是构建高效计算机视觉系统的必备能力。在未来的技术演进中，池化层的创新也将持续为深度学习注入新的活力。
深度学习笔记5：池化层的实现
热门推荐
l691899397的博客
08-19 3万+
池化层的推导 池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是引入不变性，并且减少了冗余。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。 池化层的前向计算 前向计算过程中，我们对卷积层输出map的每个不重叠（有时也可以使用重叠的区域进行池化）的n*n区域（我这里为2*2，其他大小的pooling过程类似）进行降采样，选取每个区域中的最大值(max-
池化层(pooling)
m0_56312629的博客
12-20 7802
本文讲了神经网络中的池化层，主要讲了最大池化层和平均池化层以及池化层的作用。
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...
纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench
05-02
这个项目特别关注卷积层、池化层和全连接层的硬件实现，利用Xilinx的Vivado 2019.2集成设计环境。同时，它还包含了测试平台（testbench），以便于验证和调试设计的功能正确性。 **1. Verilog简介** Verilog是一种...
matlab-vivado2019.2平台中通过verilog编程实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活
09-29
CNN主要由以下几个部分组成：输入层、卷积层、激活函数层（如ReLU）、池化层和全连接层。在Verilog实现中，每个层都需要对应的硬件模块。 卷积层是CNN的核心，其作用是提取图像特征。在Verilog中，我们可以通过定义...
Ai模型-池化层
pinweiyun的博客
01-11 2336
在深度学习中，过拟合是常见问题。通过减少特征图的尺寸，池化层可以减少模型参数，从而降低模型复杂度，减少过拟合的风险。在卷积神经网络的层次结构中，池化层通常用于减少特征图的尺寸，即从高分辨率图像特征逐步提取出更紧凑的低分辨率特征图。例如，假设输入为一个 4×4 的矩阵，使用2×2 的窗口进行最大池化，结果是每个2×2 区域内的最大值作为输出，特征图会降采样为 2×2。池化层没有参数（不像卷积层需要学习权重），但它通过减少特征图的尺寸，间接减少了后续层的参数数量，从而加快训练速度并减少内存消耗。
[深度学习] 池化层
四月晴
07-15 1万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/l691899397/article/details/52250190 池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要的作用是提供了很强的鲁棒性。（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生。池化层一般没有参数，所以反...
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