最大池化层和平均池化层图解

因为maxpooling是获取最大值，
由于白色的像素值比较大，
黑色的像素值比较小
所以就手写图片而言，
maxpooling其实说获取黑色数字周围的白色部分，而不是获取黑色部分。

另外keras中相关概念：
GlobalMaxPooling1D
GlobalMaxPooling2D
GlobalMaxPooling3D
分别对应输入：
1D张量、2D张量、3D张量

转载自：
https://www.jianshu.com/p/796d30d7dcca

最大池化层和平均池化层图解相关推荐

39_上下采样、MaxPool2d、AvgPool2d、ReLU案例、二维最大池化层和平均池化层、填充和步幅、多通道
1.34.PyTorch Down/up sample (pytorch上下采样) 1.34.1. 首先介绍下采样 1.34.1.1. MaxPool2d案例 1.34.1.2. AvgPool2d案 ...
池化层：最大池化MaxPool、平均池化AvgPool、自适应池化AdaptiveMaxPool区别--基于pytorch框架
文章目录 MaxPool2d最大池化 AvgPool2d平均池化 AdaptiveAvgPool2d自适应平均池化池化操作的一个重要的目的就是对卷积后得到的特征进行进一步处理,池化层可以起到对数据进 ...
最大池化层和平均池化层
参考链接: https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/53206600 https://blog.csdn.net/qq_21190081/artic ...
Lesson 16.1016.1116.1216.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核分组卷积与深度可分离卷积全连接层 nn.Sequential全局平均池化，NiN网络复现
二架构对参数量/计算量的影响在自建架构的时候,除了模型效果之外,我们还需要关注模型整体的计算效率.深度学习模型天生就需要大量数据进行训练,因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键,因此在设计卷积网 ...
全局平均池化能否完美代替全连接？
全局平均池化能否完美代替全连接? 参考链接:https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10008581.html 一.什么是全局平均池化? 全局平均池化(GAP)通过 ...
GAP(全局平均池化层)操作
转载的文章链接: 为什么使用全局平均池化层? 关于 global average pooling https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/8 ...
全局平均池化（Golbal Average Pooling）与Concatenate层
转载:全剧平均池化出处:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 查看全文 ...
cnn中关于平均池化和最大池化的理解
cnn中关于平均池化和最大池化的理解接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中,但随着深层神经网络的发展,pooling相关技术在其他领域,其他结构的神经网络中也越来越受关注. 一个典 ...
简述平均池化和最大池化
最大池化在GoogLeNet的论文中提到, 先附上著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,以便自己日后的学习. Inception[V1]: Going Deeper with Convolut ...

最大池化层和平均池化层图解

最大池化层和平均池化层图解相关推荐

最新文章

热门文章