池化操作是利用一个矩阵窗口在输入张量上进行扫描,并且每个窗口中的值通过取最大.取平均或其它的一些操作来减少元素个数.池化窗口由ksize来指定,根据strides的长度来决定移动步长.如果strides都是1,每个矩阵窗口都将被使用,如果strides的值都是2,那么每一维度上的窗口每隔1个被使用. 举例: tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 功能:计算池化区域中元素的平均值 输入参数: value:一个四维的Ten…

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合).为什么可以通过降低维度呢? 因为图像具有一种“静态性”的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大的图像,一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计,例如,人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代 表这个区域的特征. 1.  一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中…

在 TensorFlow 中使用池化层 在下面的练习中,你需要设定池化层的大小,strides,以及相应的 padding.你可以参考 tf.nn.max_pool().Padding 与卷积 padding 的原理一样. 说明 完成 maxpool 函数中所有的 TODO. 设定 strides,padding 和 ksize 使得池化的结果维度为 (1, 2, 2, 1). """ Set the values to `strides` and `ksize` such…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避…

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是…

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima…

在官方tutorial的帮助下,我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题,而其实在这个过程中,主要的问题在于如何设置CNN网络,这和Caffe等框架的原理是一样的,但是tf的设置似乎更加简洁.方便,这其实完全类似于Caffe的python接口,但是由于框架底层的实现不一样,tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可. CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数是什么?具体的tutorial地址参见Tensorflow中文社区. 卷积(Convolution)…

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都…

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像 不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后 得到了 37x37x10的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后 得到了 17x17x20的数据 不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后 得到了 7x7x40的最终结果 将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可 卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层…