【pytorch】pytorch入门5:最大池化层(Pooling layers )


文章目录


前言

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一、定义概念 + 缩写

  • 池化(Pooling)是深度学习中常用的一种操作,用于降低卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)中的特征图的维度。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域,然后对每个子区域进行统计汇总,常见的池化操作有最大池化和平均池化。

二、参数



  • kernel_size, 卷积核大小

  • stride, 步

  • padding, 填充

  • dilation, 扩张(卷积核的错开)- github 的 conv_arithmetic [1]

  • ceil_mode: floor & ceiling

三、最大池化操作

  • 最大池化操作是一种池化(即降维)的操作,其具体操作方法是取池化核内的最大值
  • 类比:1080p 的视频变成 720p

  • 对左边矩阵以中间的池化核进行池化,得到右边的矩阵
  • Ceil_model == False
    • Ceil_model == True
  • 池化结果


四、使用步骤

py 复制代码
python代码块
matlab 复制代码
matlab代码块
c 复制代码
c代码块

总结


参考文献

[1] https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

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