global average pooling计算实例

2024-11-09

深度拾遗(06) - 1X1卷积/global average pooling

什么是1X1卷积 11的卷积就是对上一层的多个feature channels线性叠加,channel加权平均. 只不过这个组合系数恰好可以看成是一个11的卷积.这种表示的好处是,完全可以回到模型中其他常见NN的框架下,不用定义新的层. 比如上一层通过100个卷积核得到了 W H * 100的数据,进行10个1X1卷积后得到 W * H * 10 的数据,它是对每个features channel像素点进行累计放缩. 为什么要用这个? 通过这样的方式,通道之间的信息交互,卷积核通道也可以简单的升

深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一

Network in Network(2013)，1x1卷积与Global Average Pooling

目录写在前面 mlpconv layer实现 Global Average Pooling 网络结构参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 <Network in Network>简称NIN,出自颜水成老师团队,首次发表在arxiv的时间为2013年12月,至20190921引用量为2871(google scholar). NIN的网络结构仍是在AlexNet基础上修改而来,其主要创新点如下: 提出了mlpconv layer:mlpconv l

Global Average Pooling Layers for Object Localization

For image classification tasks, a common choice for convolutional neural network (CNN) architecture is repeated blocks of convolution and max pooling layers, followed by two or more densely connected layers. The final dense layer has a softmax activa

深度学习基础系列（十）| Global Average Pooling是否可以替代全连接层？

Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP). 然而,GAP是否真的可以取代全连接层?其背后的原理何在呢?本文来一探究竟. 一.什么是GAP? 先看看原论文的定义: In th

Spark UDAF实现举例 -- average pooling

目录 1.UDAF定义 2.向量平均(average pooling) 2.1 average的并行化 2.2 代码实现 2.3 使用参考 1.UDAF定义 spark中的UDF(UserDefinedFunction)大家都不会陌生, UDF其实就是将一个普通的函数, 包装为可以按行操作DataFrame中指定Columns的函数. 例如, 对某一列的所有元素进行+1操作, 它对应mapreduce操作中的map操作. 这种操作有的主要特点是: 行与行之间的操作是独立的, 可以非常方便的

【转载】Python日期时间模块datetime详解与Python 日期时间的比较,计算实例代码

本文转载自脚本之家,源网址为:https://www.jb51.net/article/147429.htm 一.Python中日期时间模块datetime介绍 (一).datetime模块中包含如下类: 类名功能说明 date 日期对象,常用的属性有year, month, day time 时间对象 datetime 日期时间对象,常用的属性有hour, minute, second, microsecond datetime_CAPI 日期时间对象C语言接口 timedelta 时间间隔

kappa 一致性系数计算实例

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的实例1 实例2

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(3)

同样是上一个例子,我们要求并非实时的计算结果,而是等到用户确定自己已经输入完毕,然后进行计算: <!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.4计算阶乘实例3</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script sr

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(2)

<!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.3计算阶乘实例2</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script src="script.js"></script> </

angular学习笔记(五)-阶乘计算实例(1)

<!DOCTYPE html> <html ng-app> <head> <title>2.3.2计算阶乘实例1</title> <meta charset="utf-8"> <script src="../angular.js"></script> <script src="script.js"></script> </

Scala简单计算实例，其在数据分析方面的优势体会

程序只是简单的从文件中读取数据,并进行计算. package com.bill.www /** * Created by Bill on 2016/2/3. * 目的:用scala实现简单的数据计算 * 源文件:接口记录条数20条,包括时间戳和浮点型数据 * 执行方式:scala ReadFile.scala "E:\\spark\\data\\i_22_221000000073_L_20151016\\i_22_221000000073_L_20151016_223458.dat"

JS 中的日期时间操作计算实例

实例一:已知日期格式为 "YYYY/MM/DD",计算相对于今天的天数差. function fromNow(date){ var mTimes = new Date(date); var fromTimes = Date.now() - mTimes.valueOf(); return Math.floor(fromTimes/(24*60*60*1000)); } var date = "2015/09/18"; console.log(fromNow(dat

B-spline Curves 学习之B样条基函数计算实例（3）

B-spline Basis Functions: Computation Examples 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 1. 简单节点(Simple Knots ) 假设节点向量是U = { 0, 0.25, 0.5

storm实时计算实例（socket实时接入)

介绍实现了一个简单的从实时日志文件监听,写入socket服务器,再接入Storm计算的一个流程. 源码日志监听实时写入socket服务器 package socket; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.Rand

[转]CNN 中千奇百怪的卷积方式大汇总

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S

Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution

目录写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet--2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Gro

论文笔记：Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association

Improving Deep Visual Representation for Person Re-identification by Global and Local Image-language Association2018-09-29 19:36:43 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Dapeng_Chen_Improving_Deep_Visual_ECCV_2018_paper.pdf 1. I

SPP Net（Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition）论文理解

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 论文翻译请移步:http://www.dengfanxin.cn/?p=403 一.背景: 传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的(因为全连接网络要求输入大小是固定的) crop处理,可能不包含整个物体,还会丢失上下文信息 warping处理,会导致图像变形以上都会导致CNN对不同scale/size泛化能力不强于是SPP做了如下改进,即将SPP层加在最后一个卷积层后面,然后再送入FC网络. 优点不管输入

fc全连接层的作用、卷积层的作用、pooling层、激活函数的作用

fc:1.起到分类器的作用.对前层的特征进行一个加权和,(卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间)将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间(也就是label) 2.1*1卷积等价于fc:跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc 3.全连接层参数冗余,用global average pooling替代.在feature map每个channel上使用gap,然后得到channel个结果,分别对应相应的类别的confidence score,最后输入给softmax.这样做减少参数,防止过

global average pooling计算实例

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