maxpooling专题

F. Fake Maxpooling(二维单调队列,类似筛法求lcm) 2020牛客暑期多校训练营(第二场)

题意: a [ i ] [ j ] = l c m ( i , j ) a[i][j]=lcm(i,j) a[i][j]=lcm(i,j) 求所有 k ∗ k k*k k∗k小矩阵的最大值和。 思路: 维护横向单调队列求每一行的前 k k k个数最值,再用纵向单调队列求出纵向前 k k k个数最值。这样求出每一点对应 k ∗ k k*k k∗k矩阵的最值了。 但是本题求lcm是log,会

神经网络0——convolution+ReLu、maxpooling、fully connected、softmax各部分作用

文章目录 一、convolution——提取特征二、ReLu——激活函数1.什么是激活函数2.在Pytorch中常用的几个激活函数 三、pooling——降维(减小feature map的尺寸),减小计算量和参数量、增大感受野1.max Pooling2.Avg Pooling 四、fully nected——作用主要就是实现分类(Classification)五、softmax()——后续

MaxPooling的作用 and some tips about CNN

摘抄记录: MaxPooling Another important concept of CNNs is max-pooling, which is a form of non-linear down-sampling. Max-pooling partitions the input image into a set of non-overlapping rectangles and, f