meanpooling

NLP | 基于LLMs的文本分类任务

论文：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdfDataWhaleTopline的改进：特征1：平均池化MeanPooling(768维)-

秋田刀鱼·2023-08-23 07:36

CS231n学习笔记--Assignment2/3

CS231nAssignment2(FC)深度学习笔记8：softmax层的实现1.2卷积神经网络深度学习小白——CS231nAssignment2（CNN）poolingmeanmax前向和反向传播对于meanpooling

Kuekua-seu·2023-01-21 16:03

GraphSAGE的四个聚合函数

GCNAggregatorGCN的归纳式学习版本PoolingAggregator先对中心节点的邻居节点表示向量进行一次非线性变换，然后对变换后的邻居表示向量进行池化操作（meanpooling或者maxpooling

Okay灬·2023-01-09 21:39

【步态识别】GaitGL 算法学习《Gait Recognition via Effective Global-Local Feature Representation and Local Temp》

GlobalandLocalFeatureExtractor,GLFE）3.3特征图（FeatureMapping）3.3.1时间池化（TemporalPooling,TP）3.3.2广义平均池化（Generalized-Meanpooling

一只菟葵·2022-12-02 13:06

【序列建模】DIN深度兴趣网络

Pooling、RNN到attention、capsule再到transformer的顺序Pooling：代表是YoutubeDNN，对用户历史行为的商品ID进行embedding后再sumpooling/meanpooling

安河桥北Chester·2022-04-02 13:33

平均池化和最大池化分别适用于什么场景呢？

其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。

Charms@·2022-03-19 07:57

深度学习-池化

池化简介CNN的池化(图像下采样)方法很多：Meanpooling(均值采样)、Maxpooling(最大值采样)、Overlapping(重叠采样)、L2pooling(均方采样)、LocalContrastNormalization

小魔王降临·2020-08-23 06:01

attention注意力机制的理解及简单实现（keras实现版本）

问题：k个d维的特征向量hi(i=1,2,...,k)整合这k个特征向量的信息，变成一个向量h∗(仍是d维)解决方法求平均值-------（meanpooling)加权平均，即（αi为权重）：h∗=∑ki

就是求关注·2020-07-10 19:09

Keras自定义实现带masking的meanpooling层方式

Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是，首先对数据进行padding补0，然后引入keras的Masking层，它能自动对0值进行过滤。问题在于keras的某些层不支持Masking层处理过的输入数据，例如Flatten、AveragePooling1D等等，而其中meanpooli

·2020-06-28 19:28

机器学习问题总结（04）

文章目录1、MLP的BP过程2、maxpool层BP怎么做的2.1**meanpooling**2.2maxpooling3、opencv遍历像素的方式，讲两种？

Zero-One-0101·2020-06-27 13:33

深度学习-池化层反向传播

目录池化层操作的反向梯度传播1,meanpooling2，maxpooling3，ncnn代码池化层操作的反向梯度传播CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得

googler_offer·2018-07-25 00:00

Keras自定义实现带masking的meanpooling层

Keras自定义实现带masking的meanpooling层 Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。

蕉叉熵·2018-04-30 13:51

池化 MaxPooling AveragePooling MeanPooling GlobalMaxPooling GlobalAveragePooling 区别

MaxPoolingAveragePooling目的：1、整合特征2、减少参数2、平移不变性如上图使用的maxpooling，当底层特征向右偏移一位时，由于maxpooling只关注较大值，可以看到上层特征变化不大。上图中三个detector分别探测不同偏移方向的数字5，当探测到对应偏移的数字5时，相应的detector就会激活。而在detector上层的pooling就能很好的对所有激活的det

青盏·2018-03-11 22:00

LeNet-5网络结构解析

特殊性神经元间的连接是非全连接的同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）权值共享使用同一个Kernel池化转:http://blog.csdn.net/geekmanong/article/details/50605340CNN的池化(图像下采样)方法很多：Meanpooling

_zidaoziyan·2017-03-14 15:31

pooling mean max 前向和反向传播

originalurl:http://blog.csdn.net/qq_14975217/article/details/51524009对于meanpooling，真的是好简单：假设pooling的窗大小是

junmuzi·2016-11-17 20:24

推荐频道