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
Dr.AE9 分钟前
AI+政务 行业分析报告
大数据·人工智能·政务
LaughingZhu15 分钟前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-19
数据库·人工智能·经验分享·神经网络·chatgpt
niuniudengdeng25 分钟前
一种基于XRF实景建模与AI世界生成的一步闭式解光线追踪视觉生成模型
人工智能·数学·算法
声网25 分钟前
从通用智能到场景实战:如何定义好用的「Voice Agent」?
人工智能
新加坡内哥谈技术25 分钟前
微软全新的“万年级”数据存储介质:玻璃-飞秒激光将数据刻入极其稳定的材料之中
人工智能
琢磨先生David27 分钟前
有了AI,还需要学Springboot吗?
人工智能·spring boot·后端
诸葛务农29 分钟前
iPhone Face ID的安全隔离区和神经网络引擎及其用于人形机器人的实践(上)
神经网络·安全·iphone
Tadas-Gao30 分钟前
校准之弧与演进之轮:大模型时代的软件工程范式革命
人工智能·深度学习·架构·大模型·llm·软件工程
新缸中之脑30 分钟前
Stable Diffusion的3个替代方案
人工智能·stable diffusion
heimeiyingwang32 分钟前
AI 赋能企业营销:智能内容生成与精准客户触达
人工智能