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global_max_pool/global_avg_pool和avg_pool_2d/1d/3d有什么区别?

global_max_pool和global_avg_pool是指在深度学习中常用的全局池化操作,用于将输入的特征图进行降维。

区别如下:

  1. global_max_pool:对于输入的特征图,将其每个通道的所有元素取最大值,得到一个通道数不变的特征向量。这种池化操作可以提取出特征图中的最显著特征,适用于需要强调局部最大值的任务,如目标检测。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像分析(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
  2. global_avg_pool:对于输入的特征图,将其每个通道的所有元素取平均值,得到一个通道数不变的特征向量。这种池化操作可以提取出特征图的整体分布信息,适用于需要考虑整体特征的任务,如图像分类。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像分析(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
  3. avg_pool_2d/1d/3d:这是一种常见的平均池化操作,对于输入的特征图,在指定的窗口大小内,计算窗口内元素的平均值,并将结果作为输出。avg_pool_2d适用于二维特征图,avg_pool_1d适用于一维特征图,avg_pool_3d适用于三维特征图。这种池化操作可以保留更多的细节信息,适用于需要考虑整体分布和细节的任务,如图像分割、语音识别等。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像分析(https://cloud.tencent.com/product/tiia)

以上是对global_max_pool/global_avg_pool和avg_pool_2d/1d/3d的区别和应用场景的简要介绍。

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原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化。该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层。采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过机器学习自动分析MRI图像来实现。从头开始训练一个网络需要大量的资源并且可能结果还不够好,这时候可以选择使用微调一个深度网络来进行转移学习而不是重新训练的方法可能会更好。该研究使用VGG16和Inception两个流行的CNN架构来进行转移学习。结果表明,尽管架构是在不同的领域进行的训练,但是当智能地选择训练数据时,预训练权值对AD诊断仍然具有很好的泛化能力 由于研究的目标是在小训练集上测试转移学习的鲁棒性,因此仅仅随机选择训练数据可能无法为其提供表示MRI足够结构变化的数据集。所以,他们选择通过图像熵提供最大信息量的训练数据。结果表明,通过智能训练选择和转移学习,可以达到与从无到有以最小参数优化训练深层网络相当甚至更好的性能 方法 CNN的核心是从输入图像中抽取特征的卷积层,卷积层中的每个节点与空间连接的神经元的小子集相连,为了减少计算的复杂性,一个最大池化层会紧随着卷积层,多对卷积层和池化层之后会跟着一个全连接层,全连接层学习由卷积层抽取出来的特征的非线性关系,最后是一个soft-max层,它将输出归一化到期望的水准 因为小的数据集可能会使损失函数陷入local minima,该研究使用转移性学习的方法来尽量规避这种情况,即使用大量相同或不同领域的数据来初始化网络,仅使用训练数据来重新训练最后的全连接层 研究中使用两个流行的架构: VGG16

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