卷积神经网络(CNN)中的池化层(Pooling Layer)

news2024/12/30 1:12:50

        池化层(Pooling Layer),也被称为下采样层,是深度学习神经网络中常用的一种层级结构。它通常紧跟在卷积层之后,对卷积层输出的特征图进行下采样操作。

一、定义与功能

        池化层的主要作用是通过减少特征图的尺寸来降低计算量,并且可以提取出特征图的主要信息。它通常紧跟在卷积层之后,对卷积层输出的特征图进行下采样操作。下采样是一种减少数据维度的方法,可以有效地降低模型复杂度,提高模型的泛化能力。具体操作则是,基于局部相关性的思想,通过从局部相关的一组元素中进行采样或信息聚合,从而得到新的元素值。

        CNN架构中一般要进行多次池化操作,以实现尺寸缩减功能。

图1 CNN架构中一般要进行多次池化操作

二、池化层的参数

        池化层通常有以下几个参数:

  1. 池化窗口大小(kernel_size):池化操作的窗口大小,决定了局部区域的范围。
  2. 步幅(stride):窗口在特征图上滑动的步长,决定了输出特征图的尺寸。
  3. 填充(padding):在特征图的边缘添加额外的像素,以控制池化后特征图的尺寸。

、常见类型

        池化层有多种类型,常见的包括最大池化(Max Pooling)、平均池化(Average Pooling)以及全局池化(Global Pooling)等。

        1. 最大池化(Max Pooling)

        最大池化,选择每个区域(池化层的感受野)中的最大值作为输出。这种方法可以保留输入数据中最显著的特征,同时减少计算量。

        池化层的输入数据X以5×5大小为例,考虑池化层感受野窗口大小k=2,步长s=2的情况,如图2。绿色虚线方框代表第一个感受野的位置,感受野元素集合为{1,-1,-1,-2},在最大池化采样的方法下{x}'=max({1,-1,-1,-2})=1。绿色实线方框代表第二个感受野的位置。

图2 最大池化第一步

        同当逐渐移动感受野窗口至最右边,此时窗口已经到达输入边缘,按照卷积层同样的方式,感受野窗口向下移动一个步长,并回到行首,如图3:

图3 最大池化中间步骤

        循环往复,直至最下方、最右边,获得最大池化层的输出,长宽为4×4,略小于输入X的高宽,如图4:

图4 最大池化最后一步

        通过精心设计池化层感受野的高宽k和步长s参数,可以实现各种降维运算。比如,一种常用的池化层设定是感受野大小k=2,步长s=2,这样可以实现输出只有输入高宽一半的目的。如下图,感受野k=3,步长s=2,输入X高宽为4×4 ,输出O高宽只有2×2。

图5 调整池化层感受野的高宽和步长以改变输出尺寸

        2. 平均池化(Average Pooling)

        平均池化,取每个区域(池化层的感受野)内的平均值作为输出。与最大池化相比,平均池化更加平滑,可以在一定程度上减少噪声。

        池化层的输入数据X以5×5大小为例,考虑池化层感受野窗口大小k=2,步长s=2的情况,如图6。绿色实线方框代表第一个感受野的位置,感受野元素集合为{1,-1,-1,-2},在最平均池化采样的方法下{x}'=avg(1,-1,-1,-2)=-0.75

图6 平均池化

        3. 全局池化(Global Pooling)

        全局池化,将整张特征图压缩成一个值,通常用于分类任务的最后一层。全局池化可以减少参数数量,提高模型的泛化性能。常见的全局池化包括全局最大池化(Global Max Pooling)和全局平均池化(Global Average Pooling)。

        (1)全局最大池化(Global Max Pooling)

        全局最大池化将每个通道的整个特征图缩减为一个值,常用于分类任务的最后一层。

图7 全局最大池化

        (2)全局平均池化(Global Average Pooling)

        全局平均池化将每个通道的整个特征图缩减为一个值,常用于分类任务的最后一层。

图8 全局平均池化

、特点与优势

        1. 降低计算量:通过减少特征图的尺寸,池化层可以显著降低后续层的计算量。

        2. 提取主要特征:池化层能够提取出特征图的主要信息,去除冗余和噪声。

        3. 平移不变性:池化层对输入数据的微小平移变化具有一定的鲁棒性。

、改进方法

        尽管池化层在神经网络中具有诸多优势,但也存在信息丢失和忽略重要特征的问题。为了解决这些问题,研究人员提出了一些改进的方法:

        1. 自适应池化(Adaptive Pooling):是一种灵活的池化方法,根据输入数据的特性自适应地调整池化窗口的大小和步长,以匹配特定的输出尺寸。

        2. 金字塔池化:采用不同尺寸的池化窗口对输入数据进行多尺度采样,以捕捉更多特征信息。

、应用场景

        池化层在卷积神经网络中扮演着重要的角色,广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。通过与其他层级结构(如卷积层、全连接层等)相结合,可以构建出高效、准确的深度学习模型。

        综上所述,池化层是深度学习神经网络中不可或缺的一部分。它通过下采样操作有效地降低计算量、提取主要特征,并具有一定的平移不变性。随着深度学习技术的不断发展,池化层将在更多领域得到广泛应用和深入研究。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2245548.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【linux硬件操作系统】计算机硬件常见硬件故障处理

这里写目录标题 一、故障排错的基本原则二、硬件维护注意事项三、关于最小化和还原出厂配置四、常见故障处理及调试五、硬盘相关故障六、硬盘相关故障:硬盘检测问题七、硬盘相关故障:自检硬盘报错八、硬盘相关故障:硬盘亮红灯九、硬盘相关故障…

《操作系统》实验内容 实验二 编程实现进程(线程)同步和互斥(Python 与 PyQt5 实现)

实验内容 实验二 编程实现进程(线程)同步和互斥 1.实验的目的 (1)通过编写程序实现进程同步和互斥,使学生掌握有关进程(线程)同步与互斥的原理,以及解决进程&#xf…

智慧路面管理系统平台 智慧照明 智慧市政 智慧交通

智慧路面管理系统平台   智慧路面管理系统平台,旨在提高城市道路的智能化水平和交通效率。该系统通过集成传感器、摄像头、监控设备、大数据、云计算等多种技术手段,实现对道路状况和交通流量的实时监测与分析,从而提供精准的交通数据和智能…

数据结构 ——— 判断一棵树是否是完全二叉树

目录 满二叉树和完全二叉树示意图 手搓一个完全二叉树 代码实现 满二叉树和完全二叉树示意图 注意区分满二叉树和完全二叉树 满二叉树的每一层都是满的,也就是除了叶子节点,其他节点都有左右节点 完全二叉树的最后一层不一定是满的,但是从…

Vue_Router权限控制:不同角色显示不同路由

写在前面 在Vue中,Router是一个官方提供的用于处理应用程序路由的插件。它允许我们创建单页应用程序(SPA),其中不同的页面和组件可以通过URL进行导航和展示。使我们可以轻松地创SPA,并实现可复用和可组合的组件…

java多线程并发执行方法或者调用接口

在开发过程中有时需要检查某个接口或者某个方法是否存在并发安全问题,我们会用到jmeter 、AB 等压测工具辅助我们完成代码测试,虽然这些工具功能很强大,也很好用,但是在开发过程中来使用还是不如直接执行Test 或者main 方法来的方…

Python小游戏28——水果忍者

首先,你需要安装Pygame库。如果你还没有安装,可以使用以下命令进行安装: 【bash】 pip install pygame 《水果忍者》游戏代码: 【python】 import pygame import random import sys # 初始化Pygame pygame.init() # 设置屏幕尺寸 …

测评部署和管理 WordPress 最方便的面板

新版宝塔面板快速搭建WordPress新手教程 - 倚栏听风-Morii - 博客园 初学者使用1Panel面板快速搭建WordPress网站 - 倚栏听风-Morii - 博客园 可以看到,无论是宝塔还是1Panel,部署和管理WordPress都有些繁琐,而且还需要额外去配置Nginx和M…

OpenAI Adjusts Strategy as ‘GPT’ AI Progress Slow

注:本文为两篇关于当前大模型方向讨论的文章。 OpenAI 大改下代大模型方向,scaling law 撞墙?AI 社区炸锅了 机器之心 2024 年 11 月 11 日 11:57 北京 机器之心报道 编辑:Panda、泽南 大模型的 scaling law 到头了&#xff1f…

Java开发者必备:23种设计模式全面解析

文章目录 一、创建型模式1、工厂模式简单工厂工厂方法 2、抽象工厂模式3、原型模式4、建造者模式5、单例模式 二、结构型模式1、适配器模式2、桥接模式3、组合模式4、装饰模式5、外观模式6、享元模式7、代理模式 三、行为型模式1、解释器模式2、模板方法模式3、策略模式4、观察…

LeetCode:1008. 前序遍历构造二叉搜索树

目录 题目描述: 代码: 第一种: 第二种: 第三种:分治法 题目描述: 给定一个整数数组,它表示BST(即 二叉搜索树 )的 先序遍历 ,构造树并返回其根。 保证 对于给定的测试用例,总是有可能找到具有给定需求的二叉搜索树。 二叉搜索树 是一棵…

STM32F103 GPIO和串口实战

本节我们将会对STM32F103的硬件资源GPIO和串口进行介绍。 一、GPIO 1.1 电路原理图 LED电路原理图如下图所示: 其中: LED1连接到PA8引脚,低电平点亮;LED2连接到PD2引脚,低电平点亮; 1.2 GPIO引脚介绍 STM32…

Statsmodels之OLS回归

目录 Statsmodels基本介绍OLS 回归实战实战1:实战2: Statsmodels基本介绍 Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包,包含了回归分析、时间序列分析、假设检验等等的功能。Statsmodels 在计量的简便性上是远远不及 Stata 等软件的&…

在 macOS 和 Linux 中,波浪号 `~`的区别

文章目录 1、在 macOS 和 Linux 中,波浪号 ~macOS示例 Linux示例 区别总结其他注意事项示例macOSLinux 结论 2、root 用户的主目录通常是 /root解释示例切换用户使用 su 命令使用 sudo 命令 验证当前用户总结 1、在 macOS 和 Linux 中,波浪号 ~ 在 macO…

人工智能之机器学习5-回归算法2【培训机构学习笔记】

培训班ppt内容: 个人精进总结: 可解释方差 定义 可解释方差的回归评分函数是一种用于评估回归模型性能的指标,以下从其定义、计算公式、取值范围及意义、应用场景等方面进行详细介绍: 可解释方差(Explained Varian…

vue2中引入cesium全步骤

1.npm 下载cesium建议指定版本下载,最新版本有兼容性问题 npm install cesium1.95.0 2.在node_models中找到cesium将此文件下的Cesium文件复制出来放在项目的静态资源public中或者static中,获取去github上去下载zip包放在本地也可以 3.在index.html中引…

数据结构(顺序栈——c语言实现)

栈的基本概念: 栈是限制在一端进行插入操作和删除操作的线性表(俗称堆栈),允许进行操作的一端称为“栈顶”,另一固定端称为“栈底”,当栈中没有元素时称为“空栈” 特点:先进后出(FI…

基于Windows系统用C++做一个点名工具

目录 一、前言 二、主要技术点 三、准备工作 四、主界面 1.绘制背景图 2、实现读取花名册功能 3.实现遍历花名册功能 4.实现储存功能 4.1创建数据库 4.2存储数据到数据库表 4.3读取数据库表数据 一、前言 人总是喜欢回忆过去,突然回忆起…

前端监控之sourcemap精准定位和还原错误源码

一、概述 在前端开发中,监控和错误追踪是确保应用稳定性和用户体验的重要环节。 随着前端应用的复杂性增加,JavaScript错误监控变得尤为重要。在生产环境中,为了优化加载速度和性能,前端代码通常会被压缩和混淆。这虽然提升了性…

算法编程题-排序

算法编程题-排序 比较型排序算法冒泡排序选择排序插入排序希尔排序堆排序快速排序归并排序 非比较型排序算法计数排序基数排序 本文将对七中经典比较型排序算法进行介绍,并且给出golang语言的实现,还包括基数排序、计数排序等非比较型的算法的介绍和实现…