神经网络汇聚层

文章目录

最大汇聚层

汇聚窗口从输入张量的左上角开始,从左往右、从上往下的在输入张量内滑动。在汇聚窗口到达的每个位置,它计算该窗口中输入子张量的最大值或平均值。计算最大值或平均值是取决于使用了最大汇聚层还是平均汇聚层。

可以设定一个任意大小的矩形汇聚窗口,并分别设定填充和步幅的高度和宽

python 复制代码
pool2d = nn.MaxPool2d((2, 3), stride=(2, 3), padding=(0, 1))

平均汇聚层

python 复制代码
 nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)

自适应平均池化层

python 复制代码
nn.AdaptiveAvgPool2d()

这个层可以生成任意大小的输出特征图,而不需要指定池化窗口的大小。

你只需要指定输出特征图的尺寸(output_size),自适应池化层会自动计算池化窗口的大小和步长,以适应输入特征图的尺寸。

这种方式使得模型能够更好地适应不同尺寸的输入,同时保持输出尺寸的一致性。

自适应池化层特别适用于需要固定尺寸输出的场景,例如在处理不同分辨率的图像时,或者在将特征图送入全连接层之前。

相关推荐
冬奇Lab6 小时前
每日一个开源项目(第140篇):AgentScope 2.0 - 阿里开源的生产级 Agent 框架
人工智能·开源·agent
冬奇Lab6 小时前
Skill 系列(04):Skill 指标体系——L1/L2/L3 三层监控,让质量下降有据可查
人工智能·开源·llm
IT_陈寒7 小时前
Vite的静态资源打包让我熬夜到三点,这坑千万别跳
前端·人工智能·后端
玩转AI不是事8 小时前
用IndexedDB做AI对话离线缓存实战
人工智能
Asize8 小时前
多模态生图:从 Vite 工程化到前端调用 Qwen Image
javascript·人工智能·后端
MobotStone8 小时前
AI项目越多,为什么越容易失控
人工智能·aigc
十有八七8 小时前
AI时代的置身X内
前端·人工智能
Lkstar8 小时前
A2A协议深度解析|Agent2Agent通信标准,智能体互联网的"HTTP"
人工智能·llm
百度Geek说8 小时前
当代码越来越便宜,什么在变贵?
人工智能
橘子星8 小时前
LLM 无状态架构实践:从原理到代码落地
前端·javascript·人工智能