大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。...首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。
，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。...最大池化层无法使用来自多层激活函数的信息。 反向传播只会提升最大池化的激活函数，即使其他激活函数的值可能出现错误。 本文想要设计一种新型池化层，尽可能多地解决这些问题。...因此，在非最大激活函数可用于降低损失函数时，网络只可学习使用其他值。 梯度流过上一层中的所有 4 个值（相比之下，最大池化层只有一个值）。 因此我希望基于上述原因，这一想法能够比最大池化层做的更好。...这是一个非常少见的深度学习实验，其结果与我设想的简直一模一样。 具体定义 设池化之前的层的输出为张量 T，大小为 [B, H, W, C]。...我本来还可以对不同的通道使用不同的权重，但是为了便于与最大池化进行对比，我在不同通道上使用了 4 个相同的权重。 实现细节 我在 TnsorFlow 中写了该层的代码。
池化层 池化(Pooling)是在卷积神经网络中对图像特征的一种处理，通常在卷积操作之后进行。池化的目的是为了计算特征在局部的充分统计量，从而降低总体的特征数量，防止过度拟合和减少计算量。...Keras 的池化层按照计算的统计量分为最大统计量池化和平均统计量池化；按照维度分为一维、二维和三维池化层；按照统计量计算区域分为局部池化和全局池化。...图4.6 池化操作 (1) 最大统计量池化方法： MaxPooling1D，这是对一维的时域数据计算最大统计量的池化函数，输入数据的格式要求为（批量数，时间步，各个维度的特征值），输出数据为三维张量（批量数...全局池化方法也分为最大统计量池化和平均统计量池化，以及一维和二维池化方法。...输入数据要求是一个二维张量：（批量数，序列长度），输出数据为一个三维张量：（批量数，序列长度，致密向量的维度）。 其选项如下。 输入维度：这是词典的大小，一般是最大标号数+1，必须是正整数。
基础层 nn.Linear：全连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias) nn.Flatten：压平层，用于将多维张量样本压成一维张量样本。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 + 卷积核尺寸(如3乘3乘3) 。 nn.MaxPool1d: 一维最大池化。 nn.MaxPool2d：二维最大池化。...没有需要训练的参数。 nn.MaxPool3d：三维最大池化。 nn.AdaptiveMaxPool2d：二维自适应最大池化。无论输入图像的尺寸如何变化，输出的图像尺寸是固定的。...该函数的实现原理，大概是通过输入图像的尺寸和要得到的输出图像的尺寸来反向推算池化算子的padding,stride等参数。 nn.FractionalMaxPool2d：二维分数最大池化。...普通最大池化通常输入尺寸是输出的整数倍。而分数最大池化则可以不必是整数。分数最大池化使用了一些随机采样策略，有一定的正则效果，可以用它来代替普通最大池化和Dropout层。
卷积层后面的是池化层，池化层也是CNN所特有的，池化层没有激活函数。 卷积层+池化层的组合可以在CNN隐藏层中出现多次，实际使用中根据模型需要而定。...同时我们也可以灵活使用卷积层+卷积层，或者卷积层+卷积层+池化层的组合，卷积层+池化层的组合在构建模型时没有限制，但最常见的CNN都是若干卷积层+池化层的组合。...如果把上面的卷积过程用数学表达出来的话，那么表达式如下所示，其中n_in为输入矩阵的个数，或者说是最后一维的维数。...4.CNN池化层 CNN池化层就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩，假如是2*2的池化，那么就是将子矩阵的每2*2的元素变成一个元素，如果是3*3的池化，便是将子矩阵每3*3的元素变成一个元素，这样输入矩阵的维度也就降低...常见的池化标准是Max或者Average，即取对应区域的最大值或者平均值。如下图所示，4*4的矩阵在池化后变成2*2的矩阵，矩阵维度进行了压缩。 ?
池化层（Pooling Layer）：通常紧随卷积层之后，用于降低数据的空间维度，减少计算量，同时保持重要特征不变，常见的有最大池化（Max Pooling）。...CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。...池化层（Pooling Layer）在卷积神经网络（CNN）中紧随卷积层之后，其主要目的是降低特征图的空间维度，减少计算量，同时保持或提炼重要的特征信息。...边缘处理 与卷积层类似，池化层也可以通过添加边界填充（padding）来处理边缘，但实践中通常较少使用，因为池化的目的是降维而非保持尺寸不变。...PyTorch 池化 API 使用 在PyTorch中，使用池化层主要通过torch.nn模块中的类来实现，比如nn.MaxPool2d用于最大池化，nn.AvgPool2d用于平均池化，以及nn.AdaptiveMaxPool2d
序列数据的一维池化：从输入中提取一维序列段（即子序列），然后输出其最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。...该操作也是用于降低一维输入的长度 Keras中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，它接收的输入形状是(samples, time, features)的三维张量，并返回类似形状的三维张量。...卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴） 一维卷积神经网络的架构与二维卷积神经网络相同，它是 Conv1D 层和 MaxPooling1D层的堆叠，最后是一个全局池化层或 Flatten...不过二者有一点不同：一维卷积神经网络可以使用更大的卷积窗口。对于二维卷积层，3×3 的卷积窗口包含 3×3=9 个特征向量；但对于一位卷积层，大小为 3 的卷积窗口只包含 3个卷积向量。...，最后是一个全局池化运算或展平操作 因为 RNN 在处理非常长的序列时计算代价很大，但一维卷积神经网络的计算代价很小，所以在 RNN 之前使用一维卷积神经网络作为预处理步骤是一个好主意，这样可以使序列变短
而实际上这个次数是根据模型的需要而来的。当然我们也可以灵活使用使用卷积层+卷积层，或者卷积层+卷积层+池化层的组合，这些在构建模型的时候没有限制。...，或者是张量的最后一维的维数。...CNN中的池化层 相比卷积层的复杂，池化层则要简单的多，所谓的池化，个人理解就是对输入张量的各个子矩阵进行压缩。...下面这个例子采用取最大值的池化方法。同时采用的是2x2的池化。步幅为2。 ...首先对红色2x2区域进行池化，由于此2x2区域的最大值为6.那么对应的池化输出位置的值为6，由于步幅为2，此时移动到绿色的位置去进行池化，输出的最大值为8.同样的方法，可以得到黄色区域和蓝色区域的输出值
卷积的定义 CNN如何工作 最大池化与降采样 交流层 一些资源 卷积网络对图像进行物体辨识，可识别人脸、人类个体、道路标志、茄子、鸭嘴兽以及视觉数据中诸多其他方面的内容。...Python Numpy中NDArray和 “张量” 同义互换使用。张量的维度(1,2,3...n)称为“阶”，也就是说，第五阶张量具有五个维度。 图像的宽度和高度很容易理解。...激活映射图上的宽度（或列数）与过滤器在底层图像上移动的步数一致。因为步幅越大，步数越小，所以步幅大则激活映射图小。...过滤器步幅即是减少维度的一种方法，另一种方法是降采样。 最大池化与降采样 卷积网络的下一层有三个名称：最大池化、降采样和二次抽样。如卷积的方法一样，将激活映射图每次一个片块地输入降采样层。...最大池化仅取图像一个片块的最大值，将之置于存有其他片块最大值的矩阵中，并放弃激活映射图中所载的其他信息。 ? 仅保留图像中与各特征（最大值）相关性最大的位置。这些最大值一起构成了一个较低维度的空间。
接收张量的维数（即我们的三维矩阵）满足如下方程：n-图像大小，f-滤波器大小，nc-图像中的通道数，p-是否使用填充，s-使用的步幅，nf-滤波器个数。...顺便说一下，在下图中你可以看到一个简单的可视化，描述了方程中使用的张量的维数。...当然，张量dW和W、db和b以及dA和A的维数是相同的。第一步是通过对输入张量的激活函数求导得到中间值dZ[l]。根据链式法则，后面将使用这个操作得到的结果。...例如，对于最大值池化层，我们从每个区域中选择一个最大值，并将其放在输出中相应的位置。在卷积层的情况下，我们有两个超参数——滤波器大小和步长。...图12 最大值池化的例子 11、池化层反向传播 在本文中，我们将只讨论最大值池化的反向传播，但是我们将学习的规则只需要稍加调整就可以适用于所有类型的池化层。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...常见的层包括：卷积层，池化层，全连接层，正则化层，激活层 导入层有两种方法： 一种是将其看作一个类，在torch.nn里面 另一种是将其看作一个函数，在torch.nn.functional里面可以调用...= torch.randn(1, 3, 32, 32) # 使用转置卷积层处理输入张量 output_tensor = transposed_conv(input_tensor) print("输入张量的形状...池化包含最大池化和平均池化，有一维池化，二维池化，三维池化，在这里以二维池化为例 最大池化就是求一个区域中的最大值，来代替该区域。...两个int组成的元组：第一个int用在H维度，第二个int用在W维度 #长宽一致的池化，核尺寸为3x3，池化步长为2 m1 = nn.MaxPool2d( 3，stride=2) #长宽不一致的池化
而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。...也是一个三维张量，其中每个切片矩阵 ? 是一个输出特征映射。每个特征映射的大小为M' x N'，P是输出特征映射的个数。 3）卷积核：卷积核 ? 是一个四维张量，其中每个切片矩阵 ?...池化层的方式有多种，一般常用的有最大池化（maximumpooling）和平均池化（mean pooling）。...图4 最大池化和平均池化示例 目前大多数卷积神经网络中，池化层仅包含下采样操作，池化层没有需要训练的参数。...但在一些早期的卷积网络中，会在池化层中使用一个非线性激活函数，例如我们会面会介绍的LeNet-5。现在，池化层的作用已经越来越小，通过增加卷积的步长也可以达到池化层同样的效果。
DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。 Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。 Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。...Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。 Subtract：减法层。 Maximum：取最大值层。 Minimum：取最小值层。...LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。...池化层无参数，主要作用是降维。 AveragePooling2D: 二维平均池化层。 GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。...一般从卷积层过渡到全连接层时使用，是Flatten的替代方案。 GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。 循环网络相关层 Embedding：嵌入层。
3、池化(pooling) 在CNN中，另一个比较重要的概念是池化，在这里使用的是最大池化max-pooling，这是非线性下采样的一种形式。...隐含层的权重WW可以被表示成一个44维的张量形式，这个44维的张量包含了目标特征映射，源特征映射，源垂直位置和源水平位置的组合。...四、LeNet 稀疏连接，卷积操作和最大池化是LeNet型的卷积神经网络模型的关键，然而，对于模型的具体细节会差别很大。下图展示的是LeNet模型： ? 下层主要是由卷积层和最大池化层交替形成的。...4、池化层的最大池化的大小 在池化层，池化的目的是利用图像数据固有的特点，在计算的中间过程中降低数据的维度，一般比较常用的最大池化的大小为2×22\times 2或者不采用最大池化，即设置为00，对于特别大的输入图像...:type input: theano.tensor.dtensor4 :param input:卷积+池化层的输入，是一个4维的张量 :type filter_shape
二维池化层 池化层主要用于缓解卷积层对位置的过度敏感性。...同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值，该运算也分别叫做最大池化或平均池化。...Image Name 图6 池化窗口形状为 2 x 2 的最大池化 二维平均池化的工作原理与二维最大池化类似，但将最大运算符替换成平均运算符。...在处理多通道输入数据时，池化层对每个输入通道分别池化，但不会像卷积层那样将各通道的结果按通道相加。这意味着池化层的输出通道数与输入通道数相等。...池化层的简洁实现 我们使用Pytorch中的nn.MaxPool2d实现最大池化层，关注以下构造函数参数： kernel_size – the size of the window to take a
增加了通道，会按通道进行输入数据与滤波器的卷积运算。 需要注意的是，三维卷积的运算中，输入数据和卷积核的通道数要设置为相同的值。...分组卷积 在同一个卷积层中，能否使用不同尺寸的卷积核呢 CNN中神奇的1x1卷积 池化层 池化是缩小高、长方向上的空间的运算；对输入的特征图进行降采样，减少特征图的维度，同时保留重要的特征信息。...池化层的计算有两种: 最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最大池化选择窗口内的最大值作为输出，而平均池化则计算窗口内值的平均值。...这两种方式都能有效地减少特征图的尺寸，进而降低计算复杂度。 如下，按步幅为2，进行2*2窗口的Max池化，在上一层的输出数据上应用窗口，滑动，每次取窗口内的最大值。...这篇博文写得不错，可以更深入的了解池化层： 深入解析卷积神经网络的池化层：提升特征提取与降低计算复杂度
通常使用的池化算法是最大池，其提取特征映射的子区域（例如，2×2像素块），保持其最大值，并丢弃所有其他值。 密集（完全连接）层，对卷积层提取的特征进行分类，并由池层进行下采样。...构建CNN MNIST分类器 我们使用以下CNN架构构建一个模型来对MNIST数据集中的图像进行分类： 卷积层＃1：应用32个5x5滤镜（提取5x5像素的子区域），具有ReLU激活功能 池化层＃1：使用...2x2过滤器执行最大池化，步长为2（指定池区域不重叠） 卷积层＃2：应用64个5x5滤镜，具有ReLU激活功能 集合层＃2：再次，使用2x2过滤器执行最大池，并且步长为2 密集层＃1：1,024个神经元...使用max-pooling算法构建二维池化层。将过滤器大小合并为一个参数。 dense()。构造一个致密层。将神经元数量和激活函数作为参数。...对于卷积层＃2，我们使用ReLU激活配置64个5x5滤波器，对于池＃2，我们使用与池化层1相同的规格（2 2×2最大池过滤器，步幅为2）： conv2 = tf.layers.conv2d(
，第一个维度3，表示channel，通道数 一个卷积核是3-D张量，第一个维与输入通道有关 注：卷积核尺寸通常指高、宽 如上，卷积核的规模为2x3x3x3。...池化操作 图像识别特点 下采样图像，不会改变图像目标——降低计算量，减少特征冗余 池化：一个像素表示一块区域的像素值，降低图像分辨率 一块区域像素如何被一个像素代替： 方法1: Max Pooling，...取最大值 方法2: Average Pooling，取平均值 现在的模型中很多都不太用池化操作，而采用一个步长为2的卷积代替池化，通过它也可以实现降低图像的分辨率。...(6, 28, 28) S2层： 最大池化层， 池化窗口=(2,2)，s=2，output=(6, 14, 14) C3层： 卷积核K3=(16, 6, 5, 5), p=1, s=1，output=(...16, 10, 10) S4层： 最大池化层， 池化窗口=(2,2)，s=2，output=(16, 5, 5) 分类器：3个FC层 FC层： 3个FC层输出分类 CNN进化史 1980 Neocognition
例如：最大池化（max pooling）函数给出相邻矩形区域内的最大值。其他常用的池化函数包括相邻矩阵区域内的平均值、 ? 范数以及基于距中心像素距离的加权平均函数。...软件实现通常使用批处理模式，所以实际上会使用4维张量，第4维用于标明批处理中不同的实例。 因为卷积网络通常使用多通道的卷积，所以即使使用了核翻转，也不一定保证网络的线性运算是可交换的。...只有当其中每个运算的输出和输入都有相同的通道数时，这些多通道的运算才是可交换的。 假设有一个4维的核张量K，它的每一个元素是 ?...在每一维上使用不同的t可以很容易对这个方程进行扩展。 局部连接层与平铺卷积层都和最大池化有一些有趣的关联：这些层的探测单元都是由不同的过滤器驱动的。...经常出现的问题是输出平面可能比输入平面要小。对于图像中单个对象分类的常用结构中，网络空间的维数最大减少来源于使用大步幅的池化层。为了产生于输入大小相似的输出映射，可以避免把池化放在一起。
ReLU激活函数 self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 最大池化层，池化核大小为2，步长为...该模型由两个卷积层（带有ReLU激活函数和池化操作）和两个全连接层组成。 接下来，我们实例化了损失函数（交叉熵损失）和优化器（随机梯度下降）。 然后，我们使用训练集进行模型训练。...ReLU激活函数 self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 最大池化层，池化核大小为2，步长为...这个CNN模型包含了两个卷积层（conv1和conv2），每个卷积层后面都跟着一个ReLU激活函数和一个最大池化层（pool）。最后，我们有两个全连接层（fc1和fc2）。...在forward方法中，我们定义了模型的前向传播过程。我们使用ReLU激活函数来引入非线性性，使用最大池化层来降低特征图的尺寸。通过view方法，我们将特征图展平成一维向量，以便传递给全连接层。
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