pytorch函数AdaptiveMaxPool2d

最新推荐文章于 2025-04-02 11:16:36 发布
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分类专栏： pytorch
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class torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)

对输入信号，提供2维的自适应最大池化操作 对于任何输入大小的输入，可以将输出尺寸指定为H*W，但是输入和输出特征的数目不会变化。
可以用来实现全局平均最大池化层output_size=1

参数:
output_size: 输出信号的尺寸,可以用（H,W）表示HW的输出，也可以使用数字H表示HH大小的输出
return_indices: 如果设置为True，会返回输出的索引。对 nn.MaxUnpool2d有用，默认值是False

m = torch.nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7))
input = torch.autograd.Variable(torch.randn(1, 64, 8, 9
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在 PyTorch 中，池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的重要组成部分，主要用于。PyTorch 提供了多种池化操作，包括最大池化、平均池化、自适应池化等。：自动调整输出尺寸，适用于输入尺寸不固定的情况。：提取局部区域的最大值，保留最显著的特征。：计算局部区域的平均值，适用于平滑特征。：常用于 CNN 最后一层，减少参数量。：提取最显著特征，适用于分类任务。：平滑特征，适用于回归或语义分割。：适用于输入尺寸不固定的情况。：图像分类、目标检测等。：图像分类、语义分割等。
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从torch官网看，针对图片，有这7中池化操作，大概分为最大池化类，平均池化类，杂类最大池化实现有四种方式，MaxPool2d，可以设置k，s，p，但是不能设置输出大小，输出大小是计算好的；FractionalMaxPool2d，可以设置k，和输出大小，单数s和p不能设置；AdaptiveMaxPool2d,只能设置输出大小，其余的都设置不了；LPPool2d，这个纯属特列才可以使用，并且特例中的功能还是MaxPool2d的阉割版；除了LPPool2d,其余逐步自由化，增加了网络设置的随机性；
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