池化 干货 | 那些鬼斧神工的池化操作,看完我炸裂!
2022-01-29 08:23搞笑
重叠和区域+最大和平均池
卷积神经网络最基本的结构是卷积层和汇聚层。一般来说,汇聚层的作用是下采样和像素迁移的不变性。按照步骤大小,统筹可分为重叠统筹和区域统筹,如下图所示:
上述池使用窗口中的最大值,因此也称为最大池。除了最大池化,还可以使用平均池化。最大池和平均池的计算方法如下:
图3
其中参数是随机选取的,为0时为平均池,为1时为最大池
02
Lp池
正则化改进的效果优于最大池化,其公式表示如下:
当p=1时,为平均汇集效应
当p等于无穷大时,效果接近最大汇集效果
当p >时。1.同时,它具有平均池和最大池的效果
03
复杂的池
它的工作原理如下:
图示说明如下:
更多的池化方法包括行池化、基于权重的池化等。,以及各种基于池的深度神经网络。总之,选择合适的汇集方式也是一项技术活动!
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金舟不能凌洋侯志波
尤马不在千里之外
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