【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用：最大池化与平均池化
本文将介绍池化（pooling）层，它的主要目的是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。 1. 二维最大池化层和平均池化层 同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输入和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值。该运算也分别叫做最大池化或平均池化。在二维最大池化中，池化窗口从输入数组的最左上方开始，按...
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（二）
5.2 Conv1d conv1d 是一维卷积，它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积，对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=5.2.2 参数说明 input：输入的Tensor数据，格式为 (batc....
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[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）
一、前言 本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战，可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心，同时也为了我个人对文章排版的整理，还是分成了分卷阅读。 这里贴一下上篇博文：[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]二、线性回归 线性回归也叫....
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_7141a9e5a75741ad8cc99cc4720add8a.png)
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...
![深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230521_364891646bc34e43819e5c5d8ea45ee8.png)
深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数....
python深度学习之卷积神经网络(CNN)的使用，包括卷积与池化（附源码，超详细）
卷积神经网络CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络在设计中，四个核心关键是1：网络局部互联2：网络核权值共享3：下采样4：使用多个卷积层1.卷积操作是信号处理与数字图像处理领域中常用的方法，通过对图像进行卷积处理，能够实现图像的基本模糊，锐化，降低噪声，提取边缘特征等功能，是一种常见的线性滤波方法。原图片如下对图像进行卷积处理并且边缘锐化后如....
深度学习经典网络模型汇总——LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet【对卷积池化后特征图变化有详细讲解】
先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下：LeNet ：最早用于手写数字识别的CNN网络AlexNet ：2012年ILSVRC比赛冠军，比LeNet层数更深，这是一个历史性突破。ZFNet ：2013年ILSVRC比赛效果较好，和AlexNet类似。VGGNet ：2014年ILSVRC比赛分类亚军、定位冠军GoogleNet ：2014年ILSVRC分类比赛冠军ResNet ：2015年....
【深度学习之美】激活引入非线性，池化预防过拟合（入门系列之十二）
系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一） 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二） 神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三） “机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四） Hello World感知机，懂你我心才安息 (深度学习入门系列之五) 损失函数减肥用，神经网络调权重（深度学习入门系列之六） 山重水复疑无....
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