浙江网站建设设计,wordpress账号admin,徐州市鼓楼区建设局网站,wordpress主题 问卷填报文章目录 前言一、定义概念 缩写二、参数三、最大池化操作四、使用步骤总结参考文献 前言
使用 B站小土堆课程 一、定义概念 缩写
池化#xff08;Pooling#xff09;是深度学习中常用的一种操作#xff0c;用于降低卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;或循环神经网… 文章目录 前言一、定义概念 缩写二、参数三、最大池化操作四、使用步骤总结参考文献 前言
使用 B站小土堆课程 一、定义概念 缩写
池化Pooling是深度学习中常用的一种操作用于降低卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN中的特征图的维度。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域然后对每个子区域进行统计汇总常见的池化操作有最大池化和平均池化。
二、参数
torch.nn.MaxPool2d kernel_size, 卷积核大小 stride, 步 padding, 填充 dilation, 扩张卷积核的错开- github 的 conv_arithmetic [1] ceil_mode: floor ceiling
三、最大池化操作
最大池化操作是一种池化即降维的操作其具体操作方法是取池化核内的最大值类比1080p 的视频变成 720p 对左边矩阵以中间的池化核进行池化得到右边的矩阵 Ceil_model False Ceil_model True 池化结果 四、使用步骤
python代码块matlab代码块c代码块总结 参考文献 [1] https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md
