MaxPool2d

最新推荐文章于 2025-04-29 14:33:13 发布
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分类专栏： pytorch qkl论文复现知识点 文章标签： 深度学习 计算机视觉 目标检测
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(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1,...)

kernel_size：卷积核大小

stride：官方定义stride=传入的stride参数或者stride=kernel_size

 

maxpool3d修改成maxpool2d与maxpool1d
jacke121的专栏
07-05 730
maxpool3d修改成maxpool2d与maxpool1d
常见的几种池化操作：MaxPool2d/AdaptiveMaxPool2d/AvgPool2d/AdaptiveAvgPool2d...（Pytorch）
NorthSmile的博客
09-01 1万+
case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；因为执行的是最大池化操作，所以在填充时使用负无穷。
pytorch中池化层MaxPool2d函数
qq_24503095的博客
12-21 2万+
对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（max pooling）操作 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 参数kernel_size，stride, padding，dilation数据类型： 可以是一个i...
pytorch——MaxPool2d（最大池化）
xinxin的博客
08-09 1525
ceil_mode：若该参数取值为True，则在计算输出图像形状时会使用ceil模式而不是floor模式。最大池化操作的过程是，在匹配后的框中寻找最大的数。假设stride取值为默认值，即池化核的尺寸大小，则池化核需要移动三个步长。dilation：一个参数，用于控制窗口中元素的步幅。return_indices：该参数不经常使用，不作过多了解。ceil_mode = True时的代码如下所示。stride：池化核的步长，默认值为池化核的尺寸。kernel_size：池化核的尺寸大小。
【Torch】MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d算法详解
最新发布
zkw54334的博客
04-29 969
MaxPool1d 就是“挑时间窗口里最强的响应”来下采样——通道（特征）的语义不变，只有时间分辨率被压缩，从而提取局部最显著的时序信息并减少后续计算量。
TensorFlow基础笔记(11) max_pool2D函数
weixin_34014277的博客
11-27 1333
  # def max_pool2d(inputs, # kernel_size, # stride=2, # padding='VALID', # data_format=DATA_FORMAT_NHWC, # outputs_collectio...
神经网络—最大池化的使用MaxPool2d（）
jbkjhji的博客
11-09 1661
最大池化的特征：保留数据特征但减少数据量
神经网络——Pooling layers中最大池化MaxPool2d的使用
m0_51816252的博客
06-02 4752
Pooling layers池化层中有许多函数，其中使用较多的就是最大池化MaxPool2d，本文结合代码简单讲解一下MaxPool2d的使用。
浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项
09-17
特别是最大池化（Max Pooling），如`nn.MaxPool2d`，是池化操作中最常用的一种。本文将深入探讨在使用PyTorch的`MaxPool2D`时需要注意的一些重要事项。 首先，我们要理解最大池化的原理。最大池化在给定的窗口...
16. 池化层的基本使用 -- nn.MaxPool2d
m0_57190127的博客
09-15 1041
PyTorch 中池化层MaxPool2d
深之JohnChen的专栏
04-02 461
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。
Pytorch学习：MaxPool2d
m0_61384227的博客
11-18 550
在PyTorch中，
【PyTorch】nn.MaxPool2d函数详解
See_Star的博客
10-28 1万+
nn.MaxPool2d函数详解
【pytorch】torch.nn.MaxPool2d详解与尺寸计算
sazass的博客
07-07 1万+
torch.nn.MaxPool2d 功能： MaxPool 最大池化层，池化层在卷积神经网络中的作用在于特征融合和降维。池化也是一种类似的卷积操作，只是池化层的所有参数都是超参数，是学习不到的。 作用： maxpooling有局部不变性而且可以提取显著特征的同时降低模型的参数，从而降低模型的过拟合。只提取了显著特征，而舍弃了不显著的信息，是的模型的参数减少了，从而一定程度上可以缓解过拟合的产生。 函数原型： nn.MaxPool2d(kernel_size, stride, padding=1, dila
torch.nn.MaxPool2d详解
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Medlen
11-22 9万+
注意：这里展示的是本篇博文写时的版本最新的实现，但是后续会代码可能会迭代更新，建议对照官方文档进行学习。 先来看源码： # 这个类是是许多池化类的基类，这里有必要了解一下 class _MaxPoolNd(Module): __constants__ = ['kernel_size', 'stride', 'padding', 'dilation', 'return_indices', 'ceil_mode'] return_indices: boo
卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析
weixin_46028606的博客
10-21 972
卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析
torch.nn.MaxPool2d()和slim.max_pool2d()函数详解
daijingxin的博客
03-16 1582
一个形状’ [batch_size, height, width, channels] ‘的4-D张量，如果’ data_format ‘是’ NHWC ‘，那么’ [batch_size, channels, height, width] ‘如果’ data_format ‘是’ NCHW '。kernel_size 可以看做是一个滑动窗口，这个窗口的大小由自己指定，如果输入是单个值，例如 3 ，那么窗口的大小就是 3 × 3，还可以输入元组，例如 (3, 2) ，那么窗口大小就是 3 × 2。
MaxPool2d及非线性激活函数ReLU、Sigmoid的使用
weixin_69398563的博客
08-15 1062
基于神经网络系列的MaxPool2d及非线性激活函数ReLU、Sigmoid的使用
MaxPool2d详解--在数组和图像中的应用
Philo的博客
06-29 5870
选择卷积核覆盖时的最大值，ceil_mode控制卷积核超出原始数据后是否进行保留函数： 参数要求 代码： 结果： 代码： 结果： 代码： 结果：
maxpool2d
03-09
### MaxPool2D 的定义与作用 最大池化层 (MaxPooling Layer)，通常称为 `MaxPool2D`，是一种用于减少卷积神经网络中特征图尺寸的操作。通过应用滑动窗口并取该窗口内的最大值作为输出的一部分，可以有效地降低数据...
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