池化第25页

权重量化的流程

1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、Batchnorm，Scale、激活函数、池化等层后，得到网络的输出值。

学不会代码的研究僧·2023-07-17 20:18

深度学习卷积神经网络

它主要是通过卷积操作来提取图像中的特征，然后通过池化操作将特征图进行压缩，最后通过全连接层进行分类或回归等任务。卷积神经网络主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:07

基于Linux的C++轻量级web服务器/webserver/httpserver——线程池

线程池技术是池化技术的一种。除了线程池，还是内存池、连接池等其他池化技术。

garbage_man·2023-07-17 11:27

CNN、RNN、LSTM、BiLSTM、Transformer的在EEG信号处理中的作用

它使用卷积层和池化层来提取图像中的特征，通过共享权重和局部感知字段的方式，能够有效地捕捉到图像中的空间局部特征。RNN主要用于处理序列数据，例如自然语言和时间序列数据

风清扬，夏邑·2023-07-17 07:07

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2激活函数2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57

卷积层和池化层后size输出公式

Joker 007·2023-07-16 23:37

聊聊动态线程池的9个场景（改进版）

线程池是一种基于池化思想管理线程的工具，使用线程池可以减少创建销毁线程的开销，避免线程过多导致系统资源耗尽。在高并发以及大批量的任务处理场景，线程池的使用是必不可少的。

小小怪下士 XIA·2023-07-16 19:39

虚拟化与容器技术的区别

虚拟化是云计算的重要技术,主要用于物理资源的池化,从而弹性的分配给用户.(物理资源包括:服务器,网络和存储)什么是容器技术?

若水@·2023-07-16 12:38

基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）

FPGA架构FPGA端口定义操作步骤结果演示总结概要本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算

AI浪潮下FPGA从业者·2023-07-16 09:47

论文学习——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

每次下采样时，先进行两次卷积（通道数不变），然后通过一次池化层（也可以通过卷积）处理（长宽减半，通道数加倍）；在每次上采样时，同样先进行两次卷积操作，再通过反卷积函数进行上采样（长宽加倍，通道不变），然后与编码过程中对应层进行拼接

颜妮儿·2023-07-16 00:36

nn.AdaptiveAvgPool2d与AdaptiveMaxPool2d

关于PyTorch含有的自适应池化AdaptivePooling池化层学习目标：自适应池化层疑惑：在设计神经网络模型的时候，往往需要将特征图与分类对应上，即需要卷积层到全连接层的过渡。

柏常青·2023-07-15 22:22

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU

timerring·2023-07-15 19:13

了解DWT就看这篇——MWCNN

Multi-levelWavelet-CNNforImageRestoration源码：GitHub-lpj0/MWCNN:Multi-levelWavelet-CNNforImageRestoration目录一、背景和出发点二、创新点三、MWCNN具体实现四、DWT与池化运算和膨胀卷积

向岸看·2023-07-15 14:27

java网关服务性能提升利器：CPU绑定对象池

池化技术是把一些能够复用的东西放到池中，提前保存大量的资源，避免重复创建、销毁的开销，从而

聊天室程序猿·2023-07-15 14:24

【项目】C++实现高并发内存池

文章目录一、项目介绍1.1项目原型1.2池化技术1.3内存池主要解决的问题1.4malloc理解二、定长内存池实现三、高并发内存池的三层申请内存框架设计3.1threadcache层的设计3.1.1threadcache

命由己造～·2023-07-15 13:27

第九章：RefineNet——多路径细化网络用于高分辨率语义分割

然而，在深度CNN中，重复的子采样操作（如池化或卷积跳跃）会导致初始图像分辨率的显著降低。

Joney Feng·2023-07-15 11:02

第十章：PSPNet——金字塔场景解析网络

在本文中，我们通过金字塔池化模块和提出的金字塔场景解析网络（PSPNet），利用全局上下文信息的能力，通过基于不同区域的上下文聚合，来处理场景解析任务。

Joney Feng·2023-07-15 11:32

深入分析 workflow 线程池

它是池化技术中的一种。池化技术的初衷就是将一些资源进行重复利用，来避免重复的构建来提高执行效率。类似的还有数据库连接池，字符串常量池，httpClient连接池。

程序员小x·2023-07-15 11:57

卷积神经网络CNN进阶与搭建

目录Pooling（池化）ReluResNetGradientVanishingFeaturescalingImageNormalizationBatchNormalizationPooling（池化）

醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

vgg16-pytorch

基于pytorch实现VGG16模型刚听完土哥的入门pytorch，试着写一个不完善的vgg16VGG16具体的架构:VGG16模型构建：卷积池化后尺寸计算公式：引入库：fromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.flattenimportFlattendilation

上升的蜗牛·2023-07-15 05:18

tf.layers.dense

average_pooling1d(…):一维平均池化层average_pooling2d(…):二维平均池化层average_pooling3d(…):三维平均池化层batch_normalization

听风1996·2023-07-15 03:56

人脸表情识别

目录1.前言2.1卷积神经网络基本原理2.1.1局部感受野2.1.2权值共享2.2卷积神经网络的特性2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3激活函数2.3.1ReLU函数2.3.2Softmax

进步小白·2023-07-15 01:43

安全需求和挑战

云计算平台是在传统IT技术的基础上，增加了一个虚拟化层，并且具有了资源池化、按需分配，弹性调配，高可靠等特点。因此，传统的安全威胁种类依然存在，传统的安全防护方案依然可以发挥一定的作用。

萍水相逢_d272·2023-07-14 22:21

云计算的学习（一）

③资源池化屏蔽底层硬件差异。④快速弹性伸缩可根据需求配置云计算IT服务规格；可快速扩容。⑤可计量服务利用技术手段实现单位的统一和量值的准确测量；可以准确地为客户的业务进

C1yas0·2023-07-14 08:38

CE-Net

、方法(b)部分是shortcutmechanism空洞卷积公式化为：空洞率r对应于对输入信号进行采样的步幅密集空洞卷积模块密集空洞卷积block的说明，它包含四个分支，能够提取不同尺度的特征残差多核池化

宇来风满楼·2023-07-14 07:07

深度学习——CNN卷积神经网络

相比于传统的全连接神经网络，CNN在网络结构中引入了卷积层和池化层，从而减少了参数量，并且能够更好地处理高维

时代&信念·2023-07-13 22:14

看了线程和线程池的对比，才知道池化技术到底有多牛

情商高的人是能洞察并照顾到身边所有人的情绪，而好的文章应该是让所有人都能看懂。尼采曾经说过：人们无法理解他没有经历过的事情。因此我会试着把技术文章写的尽量具象化一些，力求让所有人都能看懂，所以在正式开始之前，我们先从两个生活事例说起。image.png唠嗑：之前一直以为尼采是中国的某位圣人，大体和庄子差不多，后来才知道原来是一位老外，惊了个呆。生活案例1早些年间，某宝双“11”突然爆火，然后无数个

Java进阶师猩猩·2023-07-13 19:18

综合实验---基于卷积神经网络的目标分类案例

文章目录一、卷积神经网络（CNN）1.1卷积1.2前馈神经网络1.3卷积神经网络（CNN）的组成输入层：卷积层（包含有卷积核、卷积层参数、激励函数）：池化层：全连接层：输出层：二、猫狗数据分类建模2.1

无视警告继续编译·2023-07-13 16:28

pytorch——官网入门demo——实现一个图像分类器

目录demo的流程1.model.py卷积Conv2d公式池化MaxPool2d特点如果输入是三维的，那么输出也是三维的Tensor的展平：view()全连接Linear2.train.py导包下载数据集

heart_6662·2023-06-23 20:39

【深度学习】6-2 卷积神经网络 - 池化层

池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如下图，将2x2的区域集约成1个元素的处理，缩小空间大小上面的例子是按步幅2进行2x2的Max池化时的处理顺序。

loyd3·2023-06-23 08:50

【深度学习】6-1 卷积神经网络 - 卷积层

不过，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。之前介绍的神

loyd3·2023-06-23 08:49

【深度学习】6-3 卷积神经网络 - 卷积层和池化层的实现

卷积层和池化层的实现如前所述，CNN中各层间传递的数据是4维数据。所谓4维数据，比如数据的形状是(10,1,28,28)，则它对应10个高为28、长为28、通道为1的数据。

loyd3·2023-06-23 08:49

高并发架构设计

通过本文你将了解：高并发架构概述高并发度量指标高并发架构设计思路高并发方案：池化技术高并发方案：缓存高并发方案：消息系列高并发方案：限流数据库高并发方案01概述高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一

南国_之恋·2023-06-23 08:37

基础学习——关于卷积层的记录

nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线文章目录系列文章目录前言一、功能层1、池化层

Chaoy6565·2023-06-22 22:44

线程池知识梳理

所以要引入“池化”概念。预先准备一些资源在池子中，有需要时就从池子中获取资源；如果资源已经被用光，再有请求过来则需要等待资源被释放后才能使用空闲的资源。达到重复利用，提高整体性能。二、线程池做了什么？

捉影T_T900·2023-06-22 14:01

神经网络：池化操作

在计算机视觉中，池化操作是一种常用的特征降维技术，它在卷积神经网络（CNN）中起着重要的作用。

Make_magic·2023-06-22 13:17

＜C++项目＞高并发内存池

什么是内存池池化技术所谓“池华技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，内存池要解决的两个问题一）效率问题：

绅士·永·2023-06-22 12:01

神经网络全连接层

如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”（下面会讲到这个分布式特征）映射到样本标记空间的作用。

#free-fly·2023-06-22 07:13

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成

北木.·2023-06-22 07:13

改进YOLOv5：MobileNEtv2、v3篇**涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等

------------------------------------------------#mobileNetv2classConvBNReLU(nn.Sequential):#该函数主要做卷积池化

一休哥※·2023-06-22 05:11

深度学习中的聚合是什么意思

聚合在深度学习中有多种形式，下面介绍一些常见的聚合方法：池化（Pooling）：池化是一种常见的聚合操作，它通过对输入的某个区域进行汇总或统计来减少特征的空间维度。

稻壳特筑·2023-06-21 18:18

卷积神经网络---池化层

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

拉普拉斯的小妖·2023-06-21 07:43

卷积神经网络CNN-池化层

池化层（Poolinglayer）在CNN中负责特征选择，池化层通常也叫做子采样（subsampling）或降采样（Downsampling）。

好菜一男的·2023-06-21 07:43

卷积神经网络中池化层的详细介绍

最早的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层所构成。其中卷积层用于提取图像的特征，池化层削减特征数量，全连接层用于对特征进行非线性组合并预测类别。

万里鹏程转瞬至·2023-06-21 07:10

JAVA多线程并发编程-避坑指南

我们通常也会使用池化技术，去避免频繁创建和销毁线程。

·2023-06-21 02:31

【阅读笔记】Why Discard if You can Recycle?: A Recycling Max Pooling Module for 3D Point Cloud Analysis

：用于3D点云分析的回收最大池化模块大多数三维点云分析模型都致力于开发新的网络结构或更有效的模块来聚集局部邻域的点特征。

挥剑决浮云 -·2023-06-20 22:26

mpi实现矩阵乘法，卷积，池化（gemm,covn,pooling）

矩阵乘法：卷积：池化：Mpi基本原理：1.什么是MPIMassagePassingInterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发。一种新的库描述，不是一种语言。

K3V2·2023-06-20 18:22

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（服装分类）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-06-20 02:39

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（新冠肺炎医学图像识别）保姆及级教程