Pytorch之神经网络最大池化层

news2024/11/19 3:29:37

池化层（Pooling layer）是深度学习神经网络中常用的一种层类型，它的作用是对输入数据进行降采样（downsampling）操作。池化层通过在输入数据的局部区域上进行聚合操作，将该区域的信息压缩成一个单一的值，从而减少数据的维度。

池化层的主要作用如下：

特征提取：池化层可以通过保留输入数据的主要特征，提取出对模型有用的信息。通过对输入数据进行降采样，池化层可以减少模型中的参数数量，从而降低模型的复杂度，提高计算效率。
平移不变性：池化层对输入数据的平移不变性具有一定的保持作用。即，无论输入数据在图像中的位置如何变化，池化层都可以提取出相似的特征表示。这对于处理图像中的物体平移、旋转等变换具有一定的鲁棒性。
降低过拟合：池化层可以通过降低输入数据的空间维度，减少模型的参数数量，从而有助于减少过拟合的风险。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。通过降低数据的维度，池化层可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

在PyTorch中，最大池化层可以通过torch.nn.MaxPool2d类来实现。这个类用于实现二维最大池化操作，常用于卷积神经网络中。

下面是一个使用最大池化层的简单示例：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d

input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],
                    [0,1,2,3,1],
                    [1,2,1,0,0],
                    [5,2,3,1,1],
                    [2,1,0,1,1]],dtype=torch.float32)
#注意：此尺寸是不符合要求的，因此要做一些尺寸变换:
input=torch.reshape(input,(-1,1,5,5))


class Demo(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Demo, self).__init__()
        self.maxpool=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)
        #kernel_size=3形成一个3x3的池化核，默认步长为池化核的大小，ceil_mode=True：决定是否取不足池化核的值
    def forward(self,input):
        output=self.maxpool(input)
        return output
maxpool=Demo()
output=maxpool(input)
print(output)

输出结果为：

tensor([[[[2., 3.],
[5., 1.]]]])

首先导入了torch和torch.nn模块。然后，创建了一个最大池化层maxpool，指定了池化核的大小为3，并设置了步幅。接下来，生成了一个形状为(1, 1, 5, 5)的输入张量input，其中1表示批大小，1表示通道数，5表示高度，5表示宽度。最后，使用最大池化层对输入张量进行池化操作，并打印出输入张量和池化后的输出张量。

在这个示例中，最大池化层将输入张量按3x3的池化核进行最大池化操作，并将结果输出。输出张量的形状为(1, 1, 2, 2)，其中2表示池化后的高度和宽度。

接下来进行数据集的实战：

# 最大池化层
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset=torchvision.datasets.CIFAR10('../Data',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)

class Demo(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Demo, self).__init__()
        self.maxpool=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)
        #kernel_size=3形成一个3x3的池化核，默认步长为池化核的大小，ceil_mode=True：决定是否取不足池化核的值
    def forward(self,input):
        output=self.maxpool(input)
        return output
maxpool=Demo()
step=0
writer=SummaryWriter('logs_Maxpool')
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    writer.add_images('input',imgs,step)
    output=maxpool(imgs)
    writer.add_images('output',output,step)
    step=step+1
writer.close()

其运行结果：