池化第31页

数据分析-深度学习Pytorch Day6

卷积神经网络如何运用到图片分类问题感受野ReceptiveField步长Stride填充Padding参数共享shareparameter最大池化MaxPoolingCNN全过程仅个人理解学习引言CNN

小浩码出未来！·2023-01-27 09:50

基于tensorflow的MNIST手写字识别

一、卷积神经网络模型知识要点卷积卷积1、卷积2、池化3、全连接4、梯度下降法5、softmax本次就是用最简单的方法给大家讲解这些概念，因为具体的各种论文网上都有，连推导都有，所以本文主要就是给大家做个铺垫

c2a2o2·2023-01-27 08:42

借 Go 语言 database/sql 包谈数据库驱动和连接池设计

即使你不了解Go语言，阅读本文也不会有障碍什么是池化技术池化技术(Pool)是一种很常见的编程技巧，在请求量大时能明显优化应用性能，降低系统频繁建连的资源开销。

YoungChen__·2023-01-26 21:21

89. 注意力机制以及代码实现Nadaraya-Waston 核回归

2.注意力机制2.非参注意力池化层3.Nadaraya-Waston核回归4.参数化的注意力机制5.总结6.代码实现注意力汇聚：Nadaraya-Waston核回归importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttor

chnyi6_ya·2023-01-26 16:18

PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性

PyTorch中的MaxPool（最大池化）有一个属性：ceil_mode，默认为False（地板模式），为True时是天花板模式。

一位不愿暴露自己的郑某人·2023-01-26 15:05

PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用

Pytorch_MaxPoolNd类这个类见的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d应该很常见了.在源码中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d这三类都是继承_MaxPoolNd这个基类的源码截图基类_MaxPoolNd中存在一个属性ceil_mode这个属性在Inputsize为偶数的时候,没有影响,但是当Inputsize为奇数时outputsi

Kallen_man·2023-01-26 15:34

PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性解释

PyTorch中的MaxPool（最大池化）有一个属性：ceil_mode，默认为False（地板模式），为True时是天花板模式。

霄逸鸿·2023-01-26 15:01

机器学习入门（16）— CNN 池化层概念和特征

1.池化层的概念池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图7-14所示，进行将2×2的区域集约成1个元素的处理，缩小空间大小。图7-14的例子是按步幅2进行2×2的Max池化时的处理顺序。

wohu1104·2023-01-26 13:14

对CNN中池化层的理解

14.为什么要引入池化层？例如一张图片中，有天空。天空那一大片区域颜色是很接近的。用卷积层提取出的局部特征也很相近。这样的话会造成特征信息的冗余。带来计算量大的问题。

shitoucoming·2023-01-26 13:12

CNN的池化层

前几篇我们介绍了CNN的卷积层，今天我们补充一下CNN的池化层。

整得咔咔响·2023-01-26 13:42

FlyAI资讯：CNN一定需要池化层吗？

摘要:在现有的网络结构设计指导下，似乎卷积层后跟一个池化层下采样，已经是一个准则。我们重新思考了现有SOTA网络，并得出结论最大池化层是能被卷积层给替代。

iFlyAI·2023-01-26 13:41

图像识别（七）| 池化层是什么？有什么作用？

在该网络结构中，存在一个最大池化层和一个全局平均池化层，而在其他的CNN网络中，也会时而看到池化层的出现。那么，什么是池化层呢？在CNN网络中，池化层又能起到什么作用池化|Pooling池化

董董灿是个攻城狮·2023-01-26 13:40

CNN中各种池化操作的简单总结

1.最大池化maxpooling最大池化即为对领域内特征点求最大值，优点为可以很好地保留图像的细节特征。

春野运·2023-01-26 13:10

CNN中卷积层和池化的作用和理解

承接上文对CNN的介绍[学习笔记P20-CNN]，下面来看看一些细节梳理：CNN框架：池化层（poolinglayer)也叫做子采样层（subsamplinglayer），其作用是进行特征选择，降低特征数量

幸运六叶草·2023-01-26 13:40

CNN中池化的作用？为什么要选择池化

池化也就是pooling，池化层在卷积层之后。在对输入图像进行卷积之后，得到featuremap，也就是特征图。池化操作是对featuremap进行操作，又分为平均池化和最大池化。

叫我AC·2023-01-26 13:40

CNN中池化层的作用？池化有哪些操作？

（还没写完~）一、Whatis池化1.基本介绍池化一般接在卷积过程后。池化，也叫Pooling，其本质其实就是采样，池化对于输入的图片，选择某种方式对其进行压缩，以加快神经网络的运算速度。

Emiliano Martínez·2023-01-26 13:09

CNN基础知识

CNN网络的5个层级结构：1.输入层2.卷积层3.激活层4.池化层5.全连接FC层下面我们对每一层分别了解输入层任务：进行预处理操作进行预处理操作的原因：1.输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢

瞌睡的鱼·2023-01-26 12:15

卷积神经网络基础

目录part1:视频学习一.CNN的基本结构1.1卷积1.2池化1.3全连接二.经典网络结构2.1AlexNet2.2VGG2.3GoogleNet2.4ResNetpart2:代码练习2.1MNIST

刘zekai·2023-01-26 07:18

GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep Set 阅读笔记

步态识别2.2DeepLearningonanUnorderedSet深度学习在非序列集合上的应用3GAITSET提出的方法3.1ProblemFormulation问题公式化3.2SetPooling集合池化

pzb19841116·2023-01-25 15:04

文本情感分类TextCNN原理+IMDB数据集实战

步长、池化：全连接层：激活函数：3.2Text基础字向量、词向量：字向量——多用于

芝士不知世_·2023-01-25 11:52

李宏毅2022ML第三周课程笔记

池化Flatten李宏毅2022ML第三周课程笔记（三）--CNN为什么使用CNN？

梦想的小鱼·2023-01-25 11:43

李宏毅ML笔记9:CNN

ConvolutionProperty1Property2特征映射彩色图像卷积与全连接对比filter是特殊的neuron基于“视野”概念产生的稀疏连接“neuron”之间共享参数CNN如何搭建,如何训练最大池化最大池化操作结果

lagoon_lala·2023-01-25 11:34

【NeurIPS 2020】ᐕ)⁾⁾5篇GNN相关论文

weixin_45519842·2023-01-24 22:06

Yolov1模型——pytorch实现

：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionYolov1的任务：目标检测Yolov1的结构：输入3通道448x448的图片，经过一系列的卷积和最大池化

CV_Peach·2023-01-24 15:03

tensorflow2.0北大课程笔记（二）

的输入是三维的卷积网络卷积计算单通道三通道感受野同样是55的图片经过两层33的卷积核作用和经过一层5*5的卷积核的感受野都是5，他们的提取能力是一样的，但是他们需要训练的参数不一样padding填充TF描述卷积层批标准化池化

cmzz·2023-01-24 11:21

【Takk系列】Zynq\FPGA\PYNQ实现的CNN LeNet加速系列视频教学

卷积神经网络CNN理论基础：包括卷积运算、池化、激活函数、全连接网络层等介绍，同时使用Matlab实现，手写网络，不调用第三方集成库，让各位能够清晰明了实际运算的过程。这是后续进行并行优化设计的基础。

Taneeyo·2023-01-23 14:29

机器学习(四) 卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络（CNN）1.1ImageClassification1.1.1CNN的第一种解释1.1.2CNN的第二种解释1.1.3两种方法的比较1.2池化层（pooling）二、self-attention

八岁爱玩耍·2023-01-23 11:37

卷积神经网络的形象理解

一、CNN的局部感受野、共享权重和池化学了很久的卷积神经网络，看了关于它的tutorial，也看没有明白它（convnet中的卷积层）到底要做什么？说它再做特征提取，怎么看不出来提取的是什么特征？

柏常青·2023-01-23 11:36

深度理解卷积神经网络

神经网络包括卷积层，池化层，全连接层。一个最简单的神经元结构，假如有三个输入，都对应一个权重参数，然后通过权重加起来，经过一个激活函数，最后输出y。

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-23 11:06

使用Stable Diffusion进行Ai+艺术设计(以智慧灯杆为例)

目录一.安装环境二.配置模型2.1stablediffusionv12.2运行并测试生成效果StableDiffusion是一种以CLIPViT-L/14文本编码器的（非池化）文本嵌入为条件的潜在扩散模型

Geek L·2023-01-23 08:54

深度学习几个基础知识

目录一、目标检测一步法和两步法二、锚框（Anchor）三、深度学习检测器四、深度学习在计算机图像领域的主要任务:五、BoundingBoxRegression的原理六、卷积和池化操作各自的特点七、为什么

大橙子C7·2023-01-22 12:55

[CS231n Assignment 2 #04 ] 卷积神经网络(Convolutional Networks )

1.1Convolution:Naiveforwardpass1.2Aside:Imageprocessingviaconvolutions1.3.Convolution:Naivebackwardpass2.池化操作

灵隐寺扫地僧·2023-01-21 16:01

深度学习09-池化层

池化层(PoolingLayers)除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，并使一些特征的检测功能更加强大（提高所提取特征的鲁棒性）。我们来看一下池化的例子。

ygl_9913·2023-01-21 14:11

一张图看懂Resnet50与Resnet101算法

仅包括卷积层和全连接层，不包括池化层，正好50层。

qinseheming0820·2023-01-21 13:19

深度学习篇之tensorflow(3) ---架构介绍篇二

Inception和Inceptionv2、v3InceptionInception名称由来背景问题分析架构设计思路Inceptionv2和Inceptionv3指导原则卷积分解并行池化批量标准化批量标准化作用批量标准化的原理低分辨率输入的性能结构图

落春只在无意间·2023-01-21 10:44

深度学习篇之tensorflow(2) ---图像识别

tensorflow处理图像识别图像识别图像识别的关键点及特点卷积神经网络原理视觉生物学研究神经网络优势卷积层池化层正则化层卷积神经网络实例样本数据读取urlretrieve（）方法pythontarfile

落春只在无意间·2023-01-21 10:13

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化

心无旁骛~·2023-01-21 10:53

初学者之路——————卷积神经网络

卷积神经网络分为卷积层，池化层和全连接层。卷积层利用卷积核与输入图像进行卷积得到特征图，简化计算传统冗余大而且容易过拟合的全连接层，而且可以抵抗图像平移等所带来的影响。

MapleCL·2023-01-21 09:12

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）的主要结构：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层、损失函数。不同的卷积神经网络由不同种类及数目的以上网络层组成。卷积层：提取图像特征。多次卷积：得到不同特征。

Annkile·2023-01-20 18:03

NiN（Network in Network） pytorch实现

此外，作者在分类层的特征图上使用了全局平均池化（globalave

明天一定早睡早起·2023-01-20 14:16

Network in Network（NIN）网络结构详解，网络搭建

这里NIN提出了一种全新的思路：由多个由卷积层+全连接层构成的微型网络(mlpconv)来提取特征，用全局平均池化层来输出分类。这种思想影响了后面一系列卷积神经网络的设计。

放风筝的猪·2023-01-20 14:39

tf.keras.layers.MaxPool?D函数

最大池化层通常用于对数据进行降采样，去除冗余信息、对特征进行压缩。

不负韶华ღ·2023-01-20 09:42

深度学习基础篇：常用的神经网络层

人脸识别模型的搭建看似非常复杂，其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来，只要我们明白了这些网络层，搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种：顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层：全连接层、二维卷积层、池化层

Bonjour~Bridge·2023-01-19 20:38

深入浅出——人工智能基础

所以就来总结总结以前学到的东西以及自己的理解，避免遗忘，这篇文章主要讲解神经网路结构，卷积神经网络的原理（卷积层、池化层、全连接神经网络），梯度下降算法和应用卷积神经网络的一个机器学习入门列子——基于MNIST

AI小白·2023-01-19 19:04

Pytorch学习笔记（9）———基本的层layers

卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose

永不言弃的小颖子·2023-01-19 18:13

PyTorch部分功能

样本数、图像通道数、图像高度、图像宽度计算公式：作用：1.提取特征2.减少参数并保持位置空间Pool通常位于卷积层之间计算公式（L为H、W）：作用：1.减少参数->加快计算速度2.防止过拟合类型：平均池化

一个人罢了·2023-01-19 18:43

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss

连理o·2023-01-19 18:13

深度学习基本概念｜卷积和池化

卷积神经网络CNN是一种特殊类型的深度神经网络，其结构如下由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更好的处理效果。

生信修炼手册·2023-01-19 17:00

全连接层与池化层

池化层：池化层主要的作用1.首要作用，下采样（downsamping）2.降维、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减

颜回啊颜回·2023-01-19 17:29

CNN中卷积层、池化层和全连接层分别有什么作用和区别？

池化层：有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸，同时又可以保留相应特征，所以主要用来降维。

贱小杜·2023-01-19 17:57

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