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keras中全局池化层和(普通)池化层的差异

在Keras中，全局池化层和普通池化层是两种不同的池化操作。

普通池化层：普通池化层是一种常见的池化操作，它通过在输入数据的局部区域中选取最大值或平均值来减少特征图的尺寸。普通池化层通常用于减少特征图的空间维度，以降低模型的参数数量和计算复杂度。Keras中的普通池化层包括MaxPooling2D和AveragePooling2D等。

MaxPooling2D：在输入数据的局部区域中选择最大值作为输出。它可以提取出输入数据的最显著特征，常用于图像分类任务。
AveragePooling2D：在输入数据的局部区域中计算平均值作为输出。它可以平滑输入数据，减少噪声的影响，常用于图像分割任务。

普通池化层的优势在于可以减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，并且可以提取出输入数据的重要特征。

全局池化层：全局池化层是一种特殊的池化操作，它将整个特征图作为输入，并对其进行池化操作。全局池化层的输出是一个标量或向量，它对整个特征图进行了全局的池化操作，捕捉了整个特征图的全局信息。Keras中的全局池化层包括GlobalMaxPooling2D和GlobalAveragePooling2D等。

GlobalMaxPooling2D：对整个特征图进行最大池化操作，输出特征图中的最大值。它可以提取出整个特征图的最显著特征，常用于图像分类任务。
GlobalAveragePooling2D：对整个特征图进行平均池化操作，输出特征图中的平均值。它可以平滑整个特征图，减少噪声的影响，常用于图像分割任务。

全局池化层的优势在于可以捕捉整个特征图的全局信息，避免了局部池化可能导致的信息丢失。

应用场景：

普通池化层适用于需要减少特征图尺寸的任务，如图像分类、目标检测等。
全局池化层适用于需要捕捉整个特征图全局信息的任务，如图像分类、图像分割等。

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相关搜索:convnet中池化和归一化层的顺序 he_normal内核初始化和全局平均池化 Keras中的最大时间池化 keras模型中卷积层的可视化 R Keras:在输入层和隐藏层上应用dropout正则化使用最大池化层降低张量的维数全局平均池化(GAP)之前的VGG16中的最大池化？卷积层和池化后的DImensions 在Keras/tf中解除池化在keras中可视化预处理层的结果

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keras中的卷积层&池化层的用法

keras中的最大池化层创建池化层，首先导入keras中的模块 from keras.layers import MaxPooling2D 然后用以下形式创建池化层 MaxPooling2D...(pool_size, strides, padding) 参数 pool_size：指定池化窗口高度和宽度的数字 strides：垂直和水平stride，默认参数为pool_size padding...：选项包括’valid’和’same’，默认参数为’valid’ 示例：假设我要构建一个 CNN，并且我想通过在卷积层后面添加最大池化层，降低卷积层的维度。...假设卷积层的大小是 (100, 100, 15)，我希望最大池化层的大小为 (50, 50, 15)。...(pool_size=2, strides=2, input_shape=(100, 100, 15))) model.summary() 以上这篇keras中的卷积层&池化层的用法就是小编分享给大家的全部内容了

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池化层.最大池化

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为什么使用全局平均池化层？

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。为什么使用全局平均池化层？...1、全连接层：、全连接网络可以使feature map的维度减少，进而输入到softmax 、全连接层的参数超多、会造成过拟合、模型本身变得非常臃肿 2、全局平均池化层(global average...以及对模型训练有什么差异？、全连接层结构的模型对于训练学习的过程，压力更多在全连接层，卷积的特征学习低级一些，但是在不断学习调整参数中，一样效果不差。...、以上推到出一个结论：不利于迁移学习，那就调正卷积出来的特征。、提供建议：全局平均池化层+softmax层代替FC层，效果要好。...全局平均池化层以后也可以试一试dropout，进行正则化。无论采用何种方法，毕竟全局池化是比较火的用法，采用正则至少不用被过拟合的象限困扰。

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池化层的作用

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【池化选择】全局最大池化和全局平均池化的实验分析

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在卷积层后添加池化层

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caffe详解之池化层

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理解CNN卷积层与池化层计算

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PyTorch: 池化-线性-激活函数层

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pytorch基础知识-pooling（池化）层

本节介绍与神经层配套使用的pooling（池化）层的定义和使用。...pooling（池化）层原则上为采样操作，与upsample（上采样）不同的是，pooling为下采样操作，即将feature map变小的操作。那么下采样和上采样是什么含义呢？...如图所示，将图片上的矩阵由右变向左的操作即为下采样。上图可见是每隔1个元素取一个样，向右方向取了A和B、向下方向取了A和C。这样完成了4*4矩阵向2*2矩阵的转化。...而在卷积神经网络中，以max pooling操作为例过程如下 ?...Kernel size为2*2的小窗口，在第一个框内取了最大值6后，向右方向进行了步长为2的移动，在2、4、7、8四个值中取了最大值8。同理再进行向下移动。

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扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层

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别再用平均池化层了！Meta AI把注意力塞到池化层，性能立刻提升0.3

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学界 | 新型池化层sort_pool2d实现更快更好的收敛：表现优于最大池化层（附代码实现）

，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。...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]。定义一个超参数 pool_range，它可以是 [1,2,3,4] 中的任意一个。...结论这一池化层（我将其称之为 sort_pool2d）在所有数据集和架构中的表现大大优于 max_pool2d。而计算时间的优势也很大。

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创建网络模型，灵活运用(卷积层、池化层、全连接层)时的参数

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【python实现卷积神经网络】池化层实现

.html 批量归一化层实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12720211.html 包括D的平均池化和最大池化： class PoolingLayer(Layer...（如果不利用带步长的卷积来代替池化的作用），还有就是池化层反向传播的过程，这里参考：https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 为了结合代码看直观些...，就将其内容摘了下来： Pooling池化操作的反向梯度传播 CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得feature map的尺寸变化，假如做2×2的池化，...1、mean pooling mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度...所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到，那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示

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