池化层

最新推荐文章于 2025-07-25 14:02:22 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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q1_6_2_what_123/article/details/82937524
本文探讨了池化技术在深度学习中的应用，重点介绍了最大采样和均值采样的概念及其在卷积神经网络中的作用。文章指出，在激活层之后使用最大采样可以有效保留关键特征，而均值采样则可能削弱激活层的效果。

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
05-26 937
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。
Ai模型-池化层
pinweiyun的博客
01-11 2445
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。
卷积神经网络pytorch实现（二）：池化层
tyro_blog的博客
03-05 993
#%% ''' 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...
CNN（池化层）
最新发布
2401_87862479的博客
07-25 736
池化层 (Pooling)降低空间维度, 缩减模型大小，提高计算速度.即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理。池化层主要有两种:最大池化 max pooling最大池化是从每个局部区域中选择最大值作为池化后的值，这样可以保留局部区域中最显著的特征。最大池化在提取图像中的纹理、形状等方面具有很好的效果。平均池化 avgPooling平均池化是将局部区域中的值取平均作为池化后的值，这样可以得到整体特征的平均值。
深度学习中的池化层
hello.reader
01-14 2080
8.1 池化层的重要性回顾池化层在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）中，扮演着不可或缺的角色。它的核心功能是对特征图进行降维，通过提取局部区域的重要特征来降低计算复杂度和内存消耗，同时增强模型的鲁棒性。特征提取：通过最大池化或平均池化操作，池化层能提取显著特征（如边缘和纹理）或全局平滑特征。降维与效率提升：减少特征图尺寸，降低模型参数和计算需求，尤其在处理高分辨率输入时。抗噪性与鲁棒性：对输入特征的微小变形（如平移、旋转或噪声）具有较强的抵抗能力。广泛适用性。
深度学习笔记5：池化层的实现
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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-
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
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池化层(pooling)
m0_56312629的博客
12-20 7896
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。
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