maxpooling_maxpooling2d_MaxPooling层的适当尺寸？ - 腾讯云开发者社区

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MaxPooling的作用

maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度) 2.

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剑指算法题，一维数组求maxpooling

题面很简单，只有一句话，叫做对一维数组做maxpooling。可能很多同学不知道pooling是什么意思，pooling是深度学习中的一个术语，翻译过来叫做池化。...不同的池化方法体现在这里的计算的方式不同，比如常见的maxpooling，指的是每次从窗口中找出最大值的操作，再比如常见的sumpooling，则是进行求和计算。...我们可以看下下图，就是一个典型的maxpooling的操作。池化的时候，窗口的大小是2x2，移动的步长是2，每次都取出这2x2个数中的最大值，因此叫做最大值池化，英文就是maxpooling。

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简单maxPooling单层网络句子分类框架和数学理论

一列一个词向量，顺序排m列）比如三分类标签 G 分别为[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1] 5 初始化权重W 维度为 n*classSize （classSize分类大小） 6 句子向量过maxPooling...层 maxPooling就是在一个维度中选择最大的一个，其余抛弃句子向量 n*m也就是每一行是一个维度，每一行选择最大的，最终维度为 n*1 7 Softmax概率化 P = Softmax(xT*W

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涨点Trick | 你还在用MaxPooling和AvgPooling?SoftPool带你起飞(附论文与源码下载）

通常卷积神经网络(CNNs)都会使用池化pool操作来减少Feature Map的尺寸。这个过程对于实现局部空间不变和增加后续卷积的感受野是至关重要的。因此池化...

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【小白学习keras教程】三、Kears中常见模型层Padding、Conv2D、MaxPooling2D、Flatten

tensorflow.keras import optimizers from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D..., strides = (1,1), padding = 'same')) print(model.output_shape) # 如果未定义“步长”参数，步长等于“池大小” model.add(MaxPooling2D...input_shape = (10, 10, 3), filters = 10, kernel_size = (3,3), strides = (1,1), padding = 'same')) model.add(MaxPooling2D

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教程：如何直接从可视化CNN layers中的特征

tf.keras.layers.Conv2D(8,(3,3),activation ='relu', input_shape=(150,150,3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D...(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation ='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D...(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation ='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D...) 224 _________________________________________________________________ max_pooling2d (MaxPooling2D...params: 0 _________________________________________________________________ 正如我们在上面看到的，我们具有三个卷积层，其后是MaxPooling

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Keras 手动搭建 VGG 卷积神经网络识别 ImageNet 1000 种常见分类

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如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

_1 (MaxPooling2D) (None, 32, 12, 12) 0 convolution2d_1[0][0] 7 _____________________..._1 (MaxPooling2D) (None, 30, 12, 12) 0 convolution2d_1[0][0] ________________________..._2 (MaxPooling2D) (None, 15, 5, 5) 0 convolution2d_2[0][0] ________________________..._1 (MaxPooling2D) (None, 30, 12, 12) 0 convolution2d_1[0][0] 7 _____________________..._2 (MaxPooling2D) (None, 15, 5, 5) 0 convolution2d_2[0][0] 11 _____________________

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深度学习-卷积神经网络

3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 这里的Conv2D对输入数据进行卷积，输出的为3D的张量 model.add(layers.MaxPooling2D...((2, 2))) # MaxPooling2D与上述类似 model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D..., 32) 320 _________________________________________________________________ max_pooling2d_1 (MaxPooling2...64) 18496 _________________________________________________________________ max_pooling2d_2 (MaxPooling2...原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程，第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1) 的特征图，通过计算32（3*3）个过滤器，输出(26, 26, 32) 的特征图 MaxPooling2D

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TensorFlow 基础学习 - 3 CNN

(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),...在卷积层之后加上一个MaxPooling层，用来压缩图像，同时保持卷积所强调的特征内容。通过为MaxPooling指定(2,2)，效果是将图像的大小缩小四分之一。...再增加一个卷积层和MaxPooling2D。现在对输出进行扁平化处理。在这之后，你将拥有与非卷积版本相同的DNN结构，即全连接神经元网络。含有128个神经元的全连接层，以及10个神经元的输出层。...网络结构看看可否只使用单个卷积层和单个MaxPooling 2D将MNIST(手写数字)识别率提高到99.8%或更高的准确率。一旦准确率超过这个数值，应该停止训练。Epochs不应超过20个。...(2, 2), # tf.keras.layers.Conv2D(62, (3, 3), activation='relu'), # tf.keras.layers.MaxPooling2D

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深度学习第3天：CNN卷积神经网络

((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(...Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) 先导入Keras中的库，接着构建神经网络，Conv2D构建了一个卷积层...，有32个滤波器，每个滤波器的大小是（3，3），MaxPooling2D代表使用最大池化层，池化层大小为（2，2）直观感受卷积的作用在这一部分我们通过可视化来直观感受一下卷积神经网络的作用 1.图片导入与处理...((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(...Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) # 加载一张彩色图像 image_path = "hou.jpg

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深度学习: ZFNet 网络

Structure ZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+(conv+relu)×3+fc×2+softmaxZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+...(conv+relu)×3+fc×2+softmax ZFNet = (conv+relu+maxpooling)×2 + (conv+relu)×3 + fc×2 + softmax ?

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Lenet神经网络解读及其代码实现

maxpooling2: 接下来是一个降采样层，用的是maxpooling哦，stride为 2 , kernel size为 2*2 ，恩，所以很明显subsampling之后，输出6张 14*14的...maxpooling4:第四层，恩，又是一个maxpooling。...import cifar10 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, Dense, Flatten, MaxPooling2D...kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(weight_decay), input_shape=(32,32,3))) model.add(MaxPooling2D...activation = 'relu', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(weight_decay))) model.add(MaxPooling2D

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使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D...teacher_model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), MaxPooling2D...((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense...student_model = Sequential([ Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), MaxPooling2D...((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense

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【连载14】VGG、MSRANet和Highway Networks

import np_utils from keras.regularizers import l2 from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D...model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(64, fm, fm, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D...model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, fm, fm, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D...model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, fm, fm, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D...model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(64, fm, fm, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D

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Keras 搭建图片分类 CNN （卷积神经网络）

导入keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense...MaxPooling2D 构建最大池化层。如果说，卷积层通过过滤器从高维数据中提取特征，增加了输出的深度（特征数），那么，最大池化层的作用是降低输出维度（宽高）。...MaxPooling2D(pool_size, strides, padding) pool_size: 指定池化窗口高度和宽度的数字 strides: 垂直和水平 stride。...要实现这一点，可以在最大池化层中使用 2x2 窗口，stride 设为 2，代码如下： MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2) 4....208 _________________________________________________________________ max_pooling2d_2 (MaxPooling2

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使用Python实现深度学习模型：人脸识别与人脸表情分析

以下是模型定义的代码：from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D...((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation...='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation...((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation...='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(7, activation

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深度学习: AlexNet 网络

Structure AlexNet=(conv+relu+maxpooling)×2+((conv+relu)×3+maxpooling)×1+fc×3AlexNet=(conv+relu+maxpooling...)×2+((conv+relu)×3+maxpooling)×1+fc×3 AlexNet = (conv+relu+maxpooling)×2 + ((conv+relu)×3+maxpooling

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计算CNN卷积神经网络中各层的参数数量「附代码」

import kerasfrom keras.models import Modelfrom keras.layers import Input, concatenate, Conv2D, MaxPooling2D...(prevlayer):return MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(prevlayer)def concatenate_fn(f,kernal,stride,padding...(conv1)conv2 = create_conv_layer(64,(3,3),'relu','same',pool1,0.2)pool2 = maxpooling_fn(conv2)conv3 =...(256,(3,3),'relu','same',pool3,0.3)pool4 = maxpooling_fn(conv4)conv5 = create_conv_layer(512,(3,3),'relu...','same',pool4,0.3)pool5 = maxpooling_fn(conv5)up6 = concatenate_fn(256,(2,2),(2,2),'same',conv5,conv4

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