深度学习中关于池化的讨论

最新推荐文章于 2025-05-22 16:23:31 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 池化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38241876/article/details/92987032
博客介绍了池化相关知识，指出最大池化常用于网络浅层提取前景信息，平均池化常用于网络后面层提取背景信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最大池化一般用于网络的浅层用于提取前景信息，而平均池化一般用于后面层用于提取背景信息。

深度学习中的池化层
慕云
10-31 326
深度学习中的池化层 1、pool2d实现池化层的前向计算 from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn def pool2d(x,pool_size,mode='max'): p_h,p_w=pool_size y=nd.zeros((x.shape[0]-p_h+1,x.shape[1]-p_w+1)) for i in range(y.shape[0]): for j in range(y.shape[1]):
浅谈深度学习
人工智能Study
02-18 621
什么是深度学习   深度学习是一种人工智能功能，它模仿人类大脑在处理数据和创建用于决策的模式时的运作。深度学习是人工智能AI中机器学习的一个子集，其具有能够从非结构化或未标记的数据无人监督地学习的网络。 也称为深度神经学习或深度神经网络。 打破深度学习   深度学习与数字时代同步发展，数字时代带来了各种形式和世界各地的数据爆炸式增长。这些数据简称为大数据，来自社交媒体，互联网搜索引擎，电子商务平台...
系统学习深度学习（十二）--池化
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工作笔记
02-25 1万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/danieljianfeng/article/details/42433475 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
深度学习入门（十二）：池化层、实践
最新发布
Power__ll的博客
05-22 743
最开始的层对简单的边缘有响应，接下来的层对纹理有响应，再后面的层对更加复杂的物体部件有响应。比如，在矩阵计算的库（线性代数库）等中，矩阵计算的实现已被高度最优化，可以高速地进行大矩阵的乘法运算。因此可以发现，滤波器1对垂直方向上的边缘有反应，滤波器2对水平方向上的边缘有反应。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层（正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层），最后经全连接层输出结果。第1层的神经元对边缘或斑块有响应，第3层对纹理有响应，第5层对物体部件有响应，最后的全连接层对物体的类别（狗或车）有响应。
【深度学习】池化 (pooling)
JNing
12-18 9530
【深度学习】池化 (pooling)
关于池化（pooling）理解！！！
weixin_30871701的博客
07-12 985
网上看到一个池化的解释是： 为了描述大的图像，可以对不同位置的特征进行聚合统计，如计算平均值或者是最大值，即mean-pooling和max-pooling 我的想法是，图像做卷积以后，将图像信息（特征）变强了，这时候允许减小图像的尺寸（因为卷积增强了信息，现在又牺牲 一点信息，达到数据尺寸减小但信息不一定减少），这就是类似于先做加法（卷积），再做减法（池化，典型下采样），一加一...
深度学习：池化（Pooling）
小白的博客
07-31 1437
池化
深度学习-池化
苦逼的程序猿
09-03 1969
池化简介 CNN的池化(图像下采样)方法很多：Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。其中最经典的是最大池化， ...
深度学习——池化
qys27182812的博客
06-08 881
学习《深度学习——入门与实践》一书代码实现卷积神经网络池化步骤的实现，对之前处理好的雪佛兰科迈罗图像2进行最大池化书上没有加convert（‘RGB’），导致了报错。查阅了别人的博客，得知“在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像...
深度学习--池化
qq_45875106的博客
07-28 4004
文章目录前言一、最大池化二、平均池化池化的作用 前言 池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。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。比较常用的池化层主要有最大池化与平均池化。 一、最大池化 最大池化就是选取图像区域中的最大值作为该区域池化后的值。在前向传播过程中，
深度学习中的池化
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-23 3997
池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。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。
深度学习－池化层
weixin_38498942的博客
08-20 1463
池化层用于减少卷积神经网络模型上的空间尺寸，而不是深度，基本上这是您获得的： 1、通过减少空间信息，可以获得计算性能 2、较少的空间信息也意味着较少的参数，因此减少了过度拟合的机会 3、会得到一些翻译不变性 一些项目不使用池，特别是当他们想“学习”某些对象特定的位置时。 了解如何玩Atari游戏。 在下面的图中，我们显示了池化最大池层的最常见类型，它像普通的卷积一样滑动窗口，并在窗口上获得最大值作为输出。 最重要的参数： 输入：H1 x W1 x Depth_In x N 步幅：控制窗口滑动像素数量的标
深度学习之池化方法（pooling）
斯人若彩虹，遇上方知有！
06-02 4855
首先看一下池化的作用： 1、减少输出的大小和降低过拟合； 2、减少后续参数的数量； 3、对特征图进行压缩，使得特征图变小，简化网络的复杂度，还有就是提取主要特征； 有哪些池化方法？ ​​​​​​​​​​​​​​平均池化和最大池化 重叠池化 空间金字塔池化 全局最大池化 全局平均池化 1、平均池化和最大池化 ...
[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...
深度学习相关知识--池化
weixin_45398265的博客
05-29 1398
深度学习相关知识系列之池化
深度学习基础—池化
sniper_fandc的博客
08-30 1152
最大池化的直观理解就是区域内最大值可能就是我们想要提取的重要特征，比如边缘检测，通常边缘附近是数值变化较大的地方，比如由亮变暗，像素值由大变小，如果过滤器覆盖了边缘，就会找到像素值大的特征值提取出来，从而保留重要的边缘信息，减少不是边缘的冗余信息。假设输入的图片是4*4的灰度图片（二维，只有一个通道），过滤器选择2*2，步长选择2，这样的效果就是将4*4的图片分为4块，因此结果是2*2的图像。由于卷积运算的重叠性，很多计算的特征是冗余的，而池化就可以将较大且特征较弱的图转化为较小且特征较强的图。
【深度学习pytorch-53】池化
m0_69378371的博客
02-18 1133
池化操作是卷积神经网络中的一种关键操作，能够有效减少特征图的空间尺寸，降低计算复杂度，并提高网络的鲁棒性。通过最大池化和平均池化，网络能够提取最显著的特征并减少对输入细节的敏感度。池化操作不仅有助于提高训练效率，还有助于防止过拟合，并提升模型的泛化能力。希望这个介绍对你有所帮助！如果你有更多问题，或者想了解更深入的内容，随时告诉我！
深度学习模型中的池化层
New_Bear_1024的博客
07-30 1708
池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中常用的一种操作，用于减少特征图的空间尺寸（即高度和宽度），从而减小模型的计算量和参数数量，同时保持重要的特征信息。池化层的主要作用包括降维、防止过拟合、提高计算效率以及增强特征的平移不变性。
深度学习在图像识别中的卷积与池化研究
"卷积和池化是深度学习中图像处理的关键技术，常见于卷积神经网络（CNN）中。卷积操作允许模型学习图像的局部特征，并将其应用于整个图像，以此提取特征。描述中提到，对于32×32大小的图像，使用7×7的卷积核进行...
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