maxpool2d专题

Tensorflow2 tf.nn.maxpool2d()进行池化运算及其可视化

1.tf.nn.maxpool2d()函数介绍 tf.nn.max_pool2d(input, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 参数说明: Args inputA 4-D Tensor of the format specified by data_format.ksizeAn int or list of i

PyTorch 的 Pooling 和 UnPooling函数中的 indices 参数:nn.MaxPool2d/nn.MaxUnpool2d、F.max_pool2d/F.max_unpool2d

这篇博文主要介绍 PyTorch 的 MaxPooling 和 MAxUnPooling 函数中涉及到的 indices 参数。 indices 是“索引”的意思,对于一些结构对称的网络模型,上采样和下采样的结构往往是对称的,我们可以在下采样做 MaxPooling 的时候记录下来最大值所在的位置,当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置,然后其余的位置补 0 。 indices 参数的作

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

目录 1.函数签名:2.学习中的疑问3.代码 1.函数签名: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2.学习中的疑问 Q:使用MaxPool2D池化时,当卷积核移动到某位置,该卷积核覆盖区域超过了输入