池化第28页

机器学习课程复习

主成分分析（PCA）原理当样本数远小于特征数怎么办与奇异值分解的异同CNN卷积和池化工作原理池化也叫子采样CNN过拟合风险措施SGD核方法核方法是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法

dra_p0p3n·2023-03-10 07:29

卷积神经网络与循环神经网络实战 --- 手写数字识别及诗词创作

卷积神经网络与循环神经网络实战—手写数字识别及诗词创作文章目录卷积神经网络与循环神经网络实战---手写数字识别及诗词创作一、神经网络相关知识1.深度学习2.人工神经网络回顾3.卷积神经网络（CNN）3.1卷积层3.2汇集（池化

Python-AI Xenon·2023-03-09 11:03

【读书笔记】【机器学习实战】第十三章：卷积神经网络

大仙儿智·2023-03-08 21:03

【知识点】卷积神经网络

文章目录符号约定过滤器Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层迁移学习数据扩充目标定位特征点检测交并比非极大值抑制YOLO符号约定n原图像大小，比如6*6的图像，n=6f过滤器大小

不知道在干嘛每天·2023-03-08 21:20

十一、填充和步幅、多通道输入输出、池化层作用（3.7学习笔记2）

填充和步幅填充解决原始图像的边界丢失了许多有用信息的问题。步幅则可以快速大幅降低图像宽度和高度。填充（其中像素可以理解为数据）在应用多层卷积时，常常丢失边缘像素。由于通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷积，我们可能只会丢失几个像素。但随着应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。解决这个问题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。而根据输入和核函数计算

小常在学习·2023-03-08 21:34

【论文阅读总结】Mask R-CNN翻译总结

荼靡，·2023-03-01 07:36

注意力机制详解(小白入门)

文章目录产生原因注意力机制类型最大池化与平均池化的注意力机制注意力池化层次池化-引入时序，更新V循环池化引入时序更新Q多头注意力池化基于多头注意力的变换器注意力机制的研究进展(待更）注意力机制的好处注意力机制的变种硬性注意力键值对注意力多头注意力产生原因受到人类注意力机制的启发

TigerrrRose·2023-02-28 11:48

注意力机制在超分辨率中的应用总结

统计量通过池化方法提取，SA可使用1X1的卷积。excitation:利用提取的统计数据，进行激励过程捕获通道(CA)或空间区域(SA)之间的相互关系，生成一个大小为1×1×C(CA)或H×W×1(

AI算法-图哥·2023-02-27 19:32

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制前言循环神经网络——注意力机制课件心理学注意力机制注意力机制是显式地考虑随意线索非参注意力池化层Nadaraya-Watson核回归：总结教材（注意力提示

澪mio·2023-02-24 15:45

神经网络学习小记录1——利用tensorflow构建卷积神经网络（CNN）

神经网络学习小记录1——利用tensorflow构建卷积神经网络（CNN）学习前言简介隐含层介绍1、卷积层2、池化层3、全连接层具体实现代码卷积层、池化层与全连接层实现代码全部代码学习前言学习神经网络已经有一段时间

Bubbliiiing·2023-02-24 07:57

学习笔记五：卷积神经网络（CNN）二

卷积神经网络(CNN)@(深度学习)文章目录卷积神经网络(CNN)(一)卷积神经网络(CNN)模型结构1.CNN的基本结构2.初识卷积3.CNN中的卷积层4.CNN中的池化层5.CNN模型结构小结（二）

神洛华·2023-02-23 07:54

基于Java机器学习自学笔记（第81-87天：CNN卷积神经网络的入门到全代码编写）

目录1.CNN的基本概念1.1CNN的诞生环境1.2传统全连接神经网络的不足1.3卷积(Convolution)1.4池化(Pooling)1.5卷积的神经网络的权值共享与限制连接1.6卷积的神经网络的处理流程

LTA_ALBlack·2023-02-23 07:54

用于语义分割的自动聚焦层

第三就是DeepLab中的空间金字塔池化（ASPP）模块，其中并行应用不同膨胀了的扩张卷积来捕获多尺度信息。这篇文章与Dee

南妮儿·2023-02-23 07:23

备赛笔记：卷积神经网络

其保留了图像本身的尺寸和厚度，因此适用于图像处理卷积神经网络有以下特定1在每一轮卷积中通过从局部到整体的过程提取特征2参数共享，同一卷积核可以识别图像里相似的特征3通过池化可以缩小图片，但不会影响识别效果卷积神经网络识别过程

Raine_Yang·2023-02-23 07:51

深度学习中的一些基础干货

GitHub，谢谢原作者的分享卷积输出大小计算CNN中术语解释CNN网络的主要参数有下面这么几个：卷积核Kernal（在Tensorflow中称为filter）；填充Padding；滑动步长Strides；池化核

cs_software_·2023-02-21 07:39

卷积神经网络架构不包含,卷积神经网络架构分析

输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层

普通网友·2023-02-20 14:24

Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）

ConvolutionLayers1.11d/2d/3d卷积1.2卷积—nn.Conv2d()nn.Conv2d1.3转置卷积—nn.ConvTransposenn.ConvTranspose2d二、池化层

路人贾'ω'·2023-02-20 07:56

java线程池原理，这一篇就够了

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，同时也降低了计算机的整体性能。

remax1·2023-02-19 08:48

netty 注意点

留出内存空间根本解决用池化直接内存

菜鸟蚂蚁·2023-02-18 16:45

Python实现数据库连接池化

本文测试实践数据库连接池化方法。建立数据库连接是个代价高昂的过程，销毁数据库连接的代价也不小。在实际运用中，可以将预先创建的数据库连接保存在内存中，使用数据库池化技术。

刘小白DOER·2023-02-18 15:22

2019-03-14

tf.Variable()三.global_step=tf.Variable(0,trainable=False)四.保存检查点（checkpoint）五.padding0时,为什么左边也要padding六.单层卷积和池化提取图片特征正文如下

一一的试验田·2023-02-18 08:47

服务器池化概念简介

1．什么是服务器我们知道，服务器是一种特定的计算机，它通常作为网络的一个节点为来自网络不同地方的客户提供某种特定的服务；这里的“服务“其实就是一个具有特定功能的能持续运行的计算机程序。传统意义上的服务器概念通常和物理意义上的计算机相等同。在具有多任务处理能力的现代操作下，一台计算机通常可以同时提供多个服务，那么从”服务“的角度来看，这台计算机事实上扮演着多台服务器的角色，也可以说：它是多台”服务器

南风吹过大地·2023-02-17 23:09

卷积神经网络

卷积神经网络1.卷积神经网络边缘检测示例Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层卷积神经网络示例2.深度卷积网络经典网络残差网络残差网络为什么有用1x1卷积谷歌Inception

焦妮敲代码·2023-02-17 20:22

TF2.0：ValueError: logits and labels must have the same shape ((?, 1) vs (?,))

问题所在：我发现在从卷积部分进入到全连接部分时，我使用了一个tf.keras.MaxPooling2D的池化层作为卷积部分的收尾，但是该层的输出

胜负55开·2023-02-17 18:48

将卷积和最大池化灵活移植到Transformer

©PaperWeekly原创·作者|Jason研究方向|计算机视觉摘要最近的研究表明，Transformer具有很强的构建远程相关性的能力，但在捕获传递局部信息的高频信息方面表现较差。为了解决这个问题，作者提出了一种新型的通用InceptionTransformer，简称iFormer，它可以有效地学习视觉数据中的高频和低频信息的综合特征。具体而言，作者设计了一个Inceptionmixer，以移

PaperWeekly·2023-02-17 12:03

iFormer：将卷积与最大池化移植到Transformer！性能提升明显！

灵活移植Inception的卷积与最大池化，并以通道拆分机制来提高效率和频率斜坡结构来权衡高低频分量。代码将开源。写在前面

Amusi（CVer）·2023-02-17 12:33

文献阅读（63）NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

学徒刘猛·2023-02-17 07:48

深度学习——注意力机制（笔记+代码）

从心理学的角度出发人类根据随意线索（随着意志，主动的，有意识）和不随意线索（无主动，潜意识）选择注意点第一眼看到红色咖啡杯比较突出和易见就是潜意识的不随意线索随着意识想主动读书，看到的书就是随意线索2.注意力机制①卷积，全连接，池化层都只考虑不随意线索

钟楼小奶糕6·2023-02-16 22:18

卷积神经网络--卷积层与池化层的实现

2023.2.7一、池化层：池化是缩小高、长方向上的空间运算。如图，，Max池化的处理步骤，2×2的区域集约成1个元素，缩小空间大小；除了图中的Max池化之外，还有Average池化等。

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:39

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

2023.2.11通过已经实现的卷积层和池化层，搭建CNN去实现MNIST数据集的识别任务；一，简单CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

【PyTorch】教程：torch.nn (3)

model,loss_func,opt,train_dl,valid_dl)切换到CNN我们将使用PyTorch预定义的Conv2d类构建卷积层，我们定义3个卷积层，每个卷积层后跟着ReLU，最后执行平均池化

黄金旺铺·2023-02-07 11:19

最细！卷积神经网络的历史和各层的作用

目录一历史发展二卷积层2.1卷积层的作用2.1.1提取图像的特征2.1.2局部感知，参数共享2.1.3二维卷积运算2.1.4特征图和感受野2.1.5卷积中的填充和步幅2.1.6卷积层的多输入通道三池化层

<阿睿>·2023-02-07 11:12

Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module

nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU池化层

就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

论文笔记之U-net详细介绍

编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。U-Net是这种方法中最常用的结构。

青风木叶·2023-02-07 09:52

卷积层和池化层的反向传播的实现

第1关：实现卷积层的反向传播任务描述本关任务：实现卷积层的反向传播。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：卷积层的反向传播。本实训内容可参考《深度学习入门——基于Python的理论与实现》一书中第5章的内容。卷积层的反向传播在之前的实训中，我们学习了卷积层的前向传播。我们知道，卷积层的前向传播通常先通过im2col操作将输入特征图转化成一个矩阵，其中矩阵的每一行对应于输入特征图在一个卷积窗口的所有

竹花笺·2023-02-07 09:14

Corner-based对象检测算法三连之——开山鼻祖CornerNet

除了新方法外，论文还引入了cornerpooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好地定

mrhalyang·2023-02-06 22:59

Max Pooling和 Average Pooling的区别，使用场景分别是什么？

池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池化操作，但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling，很少使用average-pooling

thequitesunshine007·2023-02-06 21:51

torch.nn.AvgPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)

对信号的输入通道，提供1维平均池化（averagepooling）参数：kernel_size(intortuple)-池化窗口大小stride(intortuple,optional)-maxpooling

假面308·2023-02-06 21:48

VGGnet的网络结构和特点

1网络结构：以224*224输入图片为例：感觉VGGNet就是加深版的AlexNet，都是卷积与池化的叠加，最后再加两层全连接，然后softmax输出。

SauryGo·2023-02-06 13:46

主要的注意力机制

SE-NetSqueeze-and-ExcitationNetworks》发表于CVPR2018，是CV领域将注意力机制应用到通道维度的代表作，后续大量基于通道域的工作均是基于此改进SqueezeFsqF_{sq}Fsq利用全局平均池化

上云在聪聪·2023-02-06 07:41

ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks--文献笔记

测试数据上，错误率：top-1=37.5%、top-5=17.0%.神经网络包括6000万个参数和650,000个神经元，由5个卷积层，其中一些之后是最大池化层，以及3个全连接层，最后是1000个softmax

静~静·2023-02-05 19:46

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

1引言2数据集3架构3.1ReLU非线性3.2训练多个GPU3.3局部响应归一化3.4重叠池化3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout5学习细节6结果6.1定性评估7讨论参考文献ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksImageNet

大彤小忆·2023-02-05 19:41

请你说说CNN，RNN，LSTM，Transformer之间的优缺点

而卷积神经网络CNN，在传统的多层神经网络基础上，全连接层前面加入了部分连接的卷积层、激活层和池化层操作，使得实际应用场景中能够构建更加深层、功能更强大的网络。

松鼠协会总动员·2023-02-05 13:50

卷积神经网络CNN的初理解

CNN新的内容是，出现了卷积层（convolution层）和池化层（pooling层）对比神经网络的学习神经网络中，相邻层的所有

压垮草的骆驼·2023-02-05 13:46

卷积神经网络 CNN 简述

文章目录所解决的问题需要处理的数据量太大很难保留图像特征基本原理卷积层——提取图像特征池化层——数据降维（避免过拟合）全连接层——输出结果实际应用图像分类、检索目标检测图像分割自然语言处理参考资料所解决的问题在卷积神经网络

油条生煎·2023-02-05 13:46

简要理解卷积神经网络（CNN）

简要理解卷积神经网络（CNN）卷积是寻找特征池化是压缩数据激活是加强特征全连接是为了进行非线性分类

Bing激凌·2023-02-05 13:13

白云BaiCloud云计算的五种基本特征

1、自助服务2、广泛的网络访问3、资源池化4、快速弹性5、计费服务（1）自助服务消费者不需要或很少需要云服务提供商的协助，就可以单方面按需获取云端的计算资源。

夜海天·2023-02-05 13:40

順逆不過心

他日七寶蓮池化生時，回首笑看今日娑婆事。南無阿彌陀佛～大家一起來念佛

Amy公主·2023-02-05 02:49

机器学习（Dog vs Cat）猫狗大战

一个简单的CNN由输入层，卷积层，池化层，全连接层组成。输入层(Input)：计算机可理解为若干个矩阵。

Pistachiout·2023-02-05 00:33

卷积神经网络CNN

目录一、卷积层1.卷积2.填充与步幅填充步幅3.池化层4.多通道卷积5.转置卷积二、经典的网络LeNetAlexNetResnet卷积神经网络是计算机视觉中最重要的基础之一，本文将记录网络中的卷积、池化等操作

john_bee·2023-02-04 19:41

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