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池化
2024/4/11 16:31:40
卷积Convolution和池化pooling特征提取，分类
前言： 本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片采用convolution得到每个特征的输出结果，然后采用pooling方法对这些结果进行计算，使之具有平移不变等特性。实验参考的是斯坦福网页教程：…
深度学习 卷积神经网络原理
深度学习 卷积神经网络原理一、前言二、全连接层的局限性三、卷积层3.1 如何进行卷积运算？3.2 偏置3.3 填充3.4 步长3.5 卷积运算是如何保留图片特征的？3.6 三维卷积3.7 多种特征提取四、池化层五、全连接层六、参考资料一、前言
本文分析了全连接层存在…
池化层(pooling)
目录 一、池化层
1、最大池化层
2、平均池化层
3、总结
二、代码实现
1、最大池化与平均池化
2、填充和步幅(padding和strides)
3、多个通道
4、总结 一、池化层 1、最大池化层 2、平均池化层 3、总结
池化层返回窗口中最大或平均值环节卷积层对位置的敏感性同样有窗口…
【torch.nn : Pooling Layers】
文章目录 MaxPool2dAvgPool2dAdaptiveAvgPool2dMaxUnpool2d MaxPool2d
CLASS
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, strideNone, padding0, dilation1, return_indicesFalse, ceil_modeFalse)功能： 在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D最大池化。 举个简单的例子&a…
pytorch中池化函数详解
1 池化概述
1.1 什么是池化
池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统…
MySQL第十四讲：一条 SQL 的执行过程详解
MySQL第十四讲：一条 SQL 的执行过程详解 天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？ 本文是MySQL第十四讲：一条 SQL 的执行过程详解。将带你走进MySQL 的世界，让你彻底…