池化第27页

AlexNet 网络详解及Tensorflow实现源码

1.图片数据处理2.卷积神经网络2.1.卷积层2.2.池化层2.3.全链层3.AlexNet4.用Tensorflow搭建完整的AlexNet5.用AlexNet识别猫狗图片5.1.定义分类5.2.训练网络

weixin_34232744·2023-03-29 08:51

VGG16详细原理（含tensorflow版源码）

池化层

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:23

LeNet5详细原理（含tensorflow版源码）

Lenet5的网络结构由七个层组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。其中，卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于进行分类。

爱笑的男孩。·2023-03-29 07:44

Java 线程池及线程池状态

Java中的线程池什么是线程池线程池(ThreadPool)是一种基于池化思想管理和使用线程的机制，它是将多个线程预先存储在一个池子内，当有任务出现时可以避免重新创建和销毁线程所带来性能开销，只需要从池子内取出相应的线程执行对应的任务即可线程池的创建方法总共有

tytler·2023-03-29 06:08

CNN理论-卷积神经网络结构（Convolutional Neural Network）

典型的CNN由3个部分构成：卷积层池化层全连接层卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的

自由调优师_大废废·2023-03-29 05:54

7000字+24张图带你彻底弄懂线程池

一、什么是线程池线程池其实是一种池化的技术的实现，池化技术的核心思想其实就是实现资源的一个复用，避免资源的重复创建和销毁带来的性能开销。

Java烟雨·2023-03-29 03:45

nn.AvgPool2d——二维平均池化操作

PyTorch学习笔记：nn.AvgPool2d——二维平均池化操作torch.nn.AvgPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,ceil_mode=False

视觉萌新、·2023-03-28 23:11

用预训练好的模型进行迁移学习

卷积神经网络一般卷积层，ReLU层，池化层可以写成一个套餐用预训练好的模型进行迁移学习用人家已经训练好的模型（torchvision.model），已经训练好的参数，进行初始化！

Zh1N1an·2023-03-28 22:47

Pytorch搭建和训练神经网络模型

Pytorch搭建神经网络步骤1.神经网络骨架：继承Containers中的Module类2.卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear

NNNJY·2023-03-28 21:24

Keras搭建卷积神经网络模型

Keras搭建卷积神经网络1.卷积Conv2D2.批标准化BN（BatchNormalization）3.激活Activation4.池化Pool2D5.舍弃Dropout总结卷积就是特征提取器，就是CBAPD

NNNJY·2023-03-28 21:54

百度 PaddlePaddle开源视频分类模型Attention Cluster，曾夺挑战赛冠军

它具有很好的特征提取能力，通过卷积层和池化层，可以在图像的不同区域提取特征。RNN则在获取时间相关的特征方面有很强的能力。AttentionCluste

PaddlePaddle·2023-03-28 11:27

pytorch 实现resnet模型细节讲解

首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224x224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。

视觉盛宴·2023-03-27 13:43

Task03：字符识别模型

0.CNN原理和发展CNN由卷积（convolution）、池化（pooling）、非线性激活函数（non-linearactivationfunction）和全连接层（fullyconnectedlayer

英文名字叫dawntown·2023-03-26 08:20

【我是土堆 - Pytorch教程】知识点学习总结笔记（三）

知识点学习总结笔记（三）包括：torchvision中的数据集使用、DataLoader的使用、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用、土堆说卷积操作（可选看）、神经网络-卷积层、神经网络-最大池化的使用

耿鬼喝椰汁·2023-03-26 07:56

从Keras开始掌握深度学习-3 实现卷积神经网络

前言关于卷积神经网络的详细内容可以参考我前面写的文章：从零开始机器学习-18CNN：卷积神经网络在了解了卷积网络之后，不难发现，基本上所有的卷积网络都是按照："卷积层->池化层->卷积层->池化层...

养薛定谔的猫·2023-03-26 05:45

Pytorch之8层神经网络实现Cifar-10图像分类验证集准确率94.71%

Pytorch1.7.0torchvision0.8.2Python3.8CUDA10.2+cuDNNv7.6.5Win10+PycharmGTX1660,6G网络结构采用最简洁的类VGG结构，即全部由3*3卷积和最大池化组成

·2023-03-25 23:55

pooling层的实现

Pooling层根据计算方式不同，划分为最大池化层（MaxPooling）、局部平均池化层（LocalMeanPooling）、全局平均池化层（GlobalMeanPooling）Pooling层的输出计算

城市郊区的牧羊人·2023-03-25 21:37

JAVA线程池原理与源码分析

其中的execute方法在将来的某个时候执行给定的任务，该任务可以在新线程、池化线程或调用线程中执行,具体由Executor的实现者决定。

ClawHub的技术分享·2023-03-25 00:08

11.人工智能原理-卷积神经网络：图像识别实战

目录一、卷积运算二、池化层三、编程实验四、总结五、往期内容一、卷积运算上节课我们已经了解到卷积操作是怎么一回事，那接下来我们就看看如何把卷积运算融入到我们的神经网络之中。

wanlin_yang·2023-03-24 19:20

【AI绘图学习笔记】卷积网络(一) 卷积和池化

LearningConvolutionalNeuralNetworkswithInteractiveVisualizationCNNgithub地址：https://github.com/poloclub/cnn-explainer文章目录卷积运算动机稀疏交互参数共享等变表示池化卷积和池化作为一种无限强的先验卷积

milu_ELK·2023-03-24 10:43

java threadpoolexecutor 返回值_Java ThreadPoolExecutor详解

池化技术是一种复用资源，减少开销的技术。

我的小多·2023-03-23 22:12

【JUC进阶】如何合理设置线程池核心线程数？

文章目录1.前言2.CPU密集型3.IO密集型4.实际情况1.前言线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，线程过多会带来额外的开销，其中包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等等

起名方面没有灵感·2023-03-23 09:42

Task7 卷积神经网络

反卷积(tf.nn.conv2d_transpose)池化运算的定义、种类（最大池化、平均池化等）、动机。Text-CNN的原理。利用Text-CNN模型来进行文本分类。

_一杯凉白开·2023-03-22 15:49

TransmittableThreadLocal线程间上下文传递总结

但对于使用线程池等会池化复用线程的组件的情况，线程由线程池创建好，并且线程是池化起来反复使用的；这时父子线程关系的ThreadLocal值传递已经没有意义，应用需要的实际上是把任务提交给线程池时的ThreadLocal

瑜骐·2023-03-21 21:45

SSD

SSD将骨干网中的fc6改为33卷积层，fc7改为11卷积层，池化层pool5由原来

奋斗_蜗牛·2023-03-21 20:25

卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）

image.pngimage.png参考[1]卷积与反卷积[2]上池化(unpooling),上采样(unsampling)和反卷积(deconvolution)

NowBurn·2023-03-21 05:38

池技术实现-commons-pool2

lamp核心接口PooledObjectFactory顾名思义，这个接口是一个工厂，用于创建要池化的对象。

MR丿VINCENT·2023-03-20 21:15

小目标分割论文阅读TPAMI-《Small-Object Sensitive Segmentation Using Across Feature Map Attention》

Small-ObjectSensitiveSegmentationUsingAcrossFeatureMapAttentioncode:https://github.com/ShengtianSang/AFMA内容背景要解决的问题：小目标分割困难——图像分割领域中，常采用卷积和池化等操作来捕获图像中的高级语义特征

为啥不能叫小明了·2023-03-19 07:28

CNN详解-基于python基础库实现的简单CNN

由输入层，卷积层，池化层，全连接层(Affline层），Softmax层叠加而成。卷积神经网络中还有一个非常重要的结构:过滤器，它作用于层与层之间(卷积层与池化层），决定了怎样对数据进行卷积和池化。

倔犟的贝壳·2023-03-19 04:30

08 | 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

上节课，我们用池化技术解决了数据库连接复用的问题，这时，你的垂直电商系统虽然整体架构上没有变化，但是和数据库交互的过程有了变化，在你的Web工程和数据库之间增加了数据库连接池，减少了频繁创建连接的成本，

逗逼程序员·2023-03-18 09:01

TensorFlow学习(三)

为了使卷积网络具有学习能力，就需要下面介绍第二第三部分激活级与池化级。

就是会把话说反·2023-03-18 04:55

卷积神经网络

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayerPytorch中的卷积模块为

Mr旺旺·2023-03-17 18:02

8.池化内存分配

netty内存管理思想PooledByteBufAllocatePoolChunkChunk初始化PoolChunk分配内存netty内存管理思想java作为一门拥有GC机制的语言，长久以来它的使用者都不必手动管理内存，这比起c/c++是一个巨大的进步。但现在netty却反其道而行之，实现了一套不依赖GC而自行管理内存的机制。那么netty为什么要这么做？众所周知netty是一个网络通信层框架，涉

朵巴阁·2023-03-17 07:48

task8

文本分类使用双向循环神经网络imageimage使用卷积神经网络->TextCNNTextCNN模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。

欧飞红·2023-03-16 20:55

JedisPool连接池源码分析

JedisPool使用了commons.pool2框架，该框架提供了池化方案，可以在本地维护一个对象池，使用者只需要提供创建对象等一些简单的操作即可，接入非常简单a、JedisPool创建连接池，构造方法有很多个

mrchen004·2023-03-16 13:02

使用tensorflow框架构建一个卷积神经网络来实现手势识别

coding:utf-8--"""CreatedonThuOct2516:47:112018构建一个卷积神经网络来实现手势识别@author:ltx具体的实现步骤：在向前传播过程中，添加：1.实现卷积层2.实现池化层反向传播实现参数优化的功能使用

星girl·2023-03-16 12:20

【连载】深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接

在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为1的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然并没有这么简单。如果图像大小为6*6*3，那么这里的3指的是三个颜色通道，你可以将其理解为3个6*6的图像的堆叠，如果要对此图像进行卷积的话，我们的滤波器也需要变成三维的，假设采用一个3*3*3的滤波器对其进行卷积（这里需要注意的是，滤波器的通道数

linux那些事·2023-03-16 02:32

人工智能职业导向

程序：算法+文档1.需求分析（约束）2.可行性分析3.概要设计4.详细设计5.检测特征，经验，探测器叫权重（模型）下采样池化数据集：标签：二分类，多分类训练集80%正常假如90%（过拟合）测试集20%异常验证集框架

过期的牙膏·2023-03-15 15:30

mysql连接池的实现

目录1池化技术2什么是数据库连接池3为什么使用数据库连接池3.1不使用连接池3.2使用连接池3.3长连接和连接池的区别4数据库连接池运行机制5连接池和线程池的关系6线程池设计要点6.1连接池设计逻辑构造函数初始化请求获取连接归还连接析构连接池连接

kaka的卡·2023-03-15 08:41

论文阅读-Convolutional Neural Networks for Sentence Classification（TextCNN）

目录模型原理1.1输入层1.2卷积层1.3池化层1.4全连接层模型特点YoonKim在2014EMNLP发的论文。

夏殇0808·2023-03-15 07:36

第五章深度学习

浅层学习：分段学习深度学习是端到端学习，通过卷积、池化和误差反向传播等手段，进行特征学习。深度学习所得模型可视为一个复杂函数，非线性变换与映射的过程就是从像素点到语义之间的转换。

zhousiyuan0515·2023-03-15 05:46

ThreadPoolExecutor线程池主要参数你都知道吗？

什么是线程池线程池是池化技术的一种。

码猿笔记·2023-03-14 18:56

《人工智能基础》4/91天阅读

池化层：如果图像或特征图的分辨率很大，那么卷积层的计算量就会很大。通常在几个卷积

皮卡丘_83e1·2023-03-14 13:13

计算机视觉+人工智能面试笔试总结——深度学习基础题41~51

目录41.CNN结构特点42.CNN权值共享问题43.卷积层与全连接层的区别44.卷积和池化操作的作用

fpga和matlab·2023-03-14 07:13

惊：FastThreadLocal吞吐量居然是ThreadLocal的3倍！！！

FastThreadLocal是Netty提供的，在池化

匠心零度·2023-03-14 05:10

卷积神经网络(CNN)原理与理解

一个深度卷积神经网络模型通常由若干卷积层叠加若干全连接层组成，中间也包含各种非线性操作以及池化操作。CNN的工作原理（CNN为何有效）CNN利用卷积、池化和非线性激活函数三者的叠加操作来

努力护肤的程序媛·2023-03-14 01:48

第一章---Pytorch快速入门---第二节---自动微分、torch.nn模块

目录一、pytorch中的自动微分二、torch.nn模块2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4循环层2.5全连接层一、pytorch中的自动微分在pytorch中的autograd模块提供了实现任意标量值函数自动求导的类和函数

城南皮卡丘·2023-03-13 20:33

读pytroch使用resnet18网络的代码

文章目录前言整体框架Moudule类的_call_impl()函数前向传播代码一、降采样卷积conv1(x)bn1(x)relu(x)二、四个layerlayer的定义layer的运行三、结束部分平均池化一维化与全连接反向传播参数优化一些参考文章

airleaya·2023-03-13 16:48

Java--线程池

线程池（ThreadPool）：顾名思义，就是类似于一个充满了线程的池子，它其实是一种线程的使用模式，是一种池化技术的应用。因为频繁创建和销毁线程会导致线程调度效率降低，进而影响整体性能。

still_loving·2023-03-13 08:11

CNN介绍

2.1.基本结构CNN全名叫卷积神经网络，主要的模型结构有卷积、池化、激活三个组成部分。下面分块来介绍每个部分都做了什么，为什么要这么做。

needle_princess·2023-03-10 13:05

推荐频道

池化