神经网络中池化的理解

最新推荐文章于 2025-07-20 18:30:20 发布
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#神经网络 #深度学习

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一、什么是池化？

神经网络中的池化就是压缩的意思，例如，一张2424的图像，使用55的核卷核做卷积操作，结果得到2020（四周各减少2个像素）的图像，而经过22的卷积核池化，变成10*10的图像。整个过程就实现了信息压缩，所谓信息就是图像的像素点，保留了重要的关键信息，去除了冗余信息。

【5】如何理解CNN中的池化？
04-12 5718
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...
图神经网络池化方法
Kai-Xuan
09-19 2117
图池化操作根据其池化策略的差异，可细分为扁平图池化和分层图池化如下图（a）所示，扁平图池化（Flat Graph Pooling）技术通过一步操作对图中节点进行降维或聚合，直接获得整体图的表征。这一过程旨在快速提取出图的全局表示，适用于那些需要快速获得全局图表示的场景。如下图（b）所示，分层图池化（Hierarchical Graph Pooling）则通过一个分阶段的策略来逐步简化图结构，即在图的每一层上通过减少节点的数量，逐步构建图的更高层次的表征。
神经网络中的池化层(pooling)
weixin_33777877的博客
05-20 3844
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...
终于搞懂了卷积神经网络：卷积层，池化层，全连接层！图文并茂、透彻解析！
Gupao123的博客
05-22 1922
卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于处理图像数据的重要模型，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入图像上滑动，进行局部特征提取，卷积核的步长和填充参数影响输出尺寸。池化层则通过下采样减少数据维度，降低计算复杂度并控制过拟合，常用的池化方式包括最大池化和平均池化。全连接层将池化层的输出展平为一维向量，用于最终的分类任务，通常通过softmax函数输出类别概率。
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
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toby001111的博客
08-22 1万+
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神经网络中的“池化”是什么意思？
courniche的博客
01-10 1563
池化为什么要叫作“池化”？为什么不叫“过滤”或者“压缩”？
Stanford UFLDL教程 池化Pooling
GarfieldEr007的专栏
07-01 1922
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
【机器学习300问】100、怎么理解卷积神经网络CNN中的池化操作？
qq_39780701的博客
05-26 1902
卷积神经网络（CNN）中的，其。池化操作不仅能够减少模型对计算资源的需求，还能增加模型的鲁棒性（对图像中的小变形不敏感），并帮助提取图像的关键特征。
卷积神经网络【CNN】--池化层的原理详细解读
m0_71212744的博客
07-19 1783
池化层的实现过程包括定义池化参数、进行池化操作、输出结果以及在训练过程中进行反向传播。池化层通过减少特征图的尺寸和提取关键特征，有助于提升CNN的性能和效率。
卷积与池化：深入理解卷积神经网络的核心概念.md
08-21
深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络的核心概念深入理解卷积神经网络...
神经网络：卷积层和池化层
悠眠小虫的博客
01-13 2741
本文主要是对卷积层和池化层做了详细介绍，同时也说明了两者间的联系，并结合相关代码和实例结果帮助读者进一步理解卷积和池化的作用，逐步理清神经网络的结构层次和原理。
神经网络：池化操作
吃葡萄不吐葡萄皮
06-21 4369
需要注意的是，上述公式中的池化核大小k和步幅可以根据具体的应用和网络架构进行选择和调整，以适应不同的任务和特征尺度的需求。y[i, j] = mean(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为池化核的大小。y[i, j] = max(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为池化核的大小。
神经网络-池化层
qq_52237775的博客
02-02 3572
池化层： 一种形式的降采样 理解：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的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。 作用： 特征不变性 特征降维（下采样） 在一定程度上防止过拟合 实现非线性（类似relu） 扩大感受野 常见的池化层： 最大池化、平均池化、全局平均池化、全局最大池化 重叠池化 空金字塔池化 以最大池化为例： 参数： kernel_size ：表示做最大池化的窗口大小，可以是单个值，也可以是tup
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
fulk6667g78o8的专栏
08-22 9201
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
卷积神经网络 - 池化(Pooling)篇
绎岚科技的博客
08-03 2987
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的特征提取能力，在图像识别、视频处理及自然语言处理等多个领域展现出非凡的潜力。而池化（Pooling）作为CNN中的关键组件之一，扮演着不可或缺的角色。池化层位于连续的卷积层之间，其主要目的是通过降低特征图的维度（即减少数据的空间大小），来减少网络中的参数数量和计算量，同时保留重要特征，有效防止过拟合，并增强模型的空间不变性。简而言之，池化是CNN实现高效学习与泛化能力的重要策略之一。
卷积神经网络中的池化是什么意思
码农邦的博客
04-18 4119
卷积神经网络中的池化是什么意思 pooling 理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。 经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。 一副2424的图像。用55卷积核卷积，结果是2020（四周各-2），经过2...
神经网络系列---池化
weixin_43763292的博客
02-27 3821
平均池化（Average Pooling）是卷积神经网络中另一种常用的池化技术。其操作是在输入特征图的一个局部窗口内计算所有值的平均值，然后将此平均值作为该窗口的输出。最大池化（Max Pooling）是卷积神经网络中常用的一种池化技术。其操作是：在输入特征图的一个局部窗口内选取最大的值作为该窗口的输出。这个公式简单地描述了最大池化的操作：对于每个输出元素。这个公式描述了平均池化的操作：对于每个输出元素。的相应局部窗口中计算所有值的平均值。的相应局部窗口中找到最大的值。
神经网络——池化层
2303_80480614的博客
07-20 660
 最大池化层是卷积神经网络（CNN）中用于下采样（Downsampling） 的关键组件，通过在输入特征图的局部非重叠区域（池化窗口）内选取最大值作为输出，实现特征筛选与维度压缩。其核心是保留局部区域内最显著的特征信号，同时降低特征图的空间分辨率。
pytorch:神经网络：池化层
最新发布
whdehcy的博客
07-20 351
本文介绍了神经网络中的池化操作，重点对比了MaxPool2d中ceil_mode参数设为True和False时的区别。当ceil_mode=True时，边缘不足卷积核大小的部分也会被池化；为False时则不会采样。通过代码示例展示了两种模式在5x5矩阵上的不同输出效果。文章还结合卷积层构建了一个完整的神经网络流程，演示了如何对卷积后的特征图进行池化处理，并使用TensorBoard可视化输入、卷积输出和池化输出结果。代码部分详细展示了数据预处理、卷积网络和池化网络的实现过程。
卷积神经网络中的池化层误差传递解析
"该资源是一份关于卷积神经网络的课程PPT，主要讲解了池化层在卷积神经网络中的误差传递原理，以及卷积神经网络的基础知识，包括神经网络的概念、梯度下降算法、反向传播算法，并对卷积和池化的操作进行了详细介绍。...
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