Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

目录
  • 最大汇聚层和平均汇聚层
  • 填充和步幅
  • 多个通道

我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感。通过逐渐聚合信息，生成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积图层的所有有时保留在中间层。

此外，当检测较底层的特征时（例如之前讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例如，如果我们拍摄黑白之间轮廓清晰的图像X，并将整个图像向右移动一个像素，即Z[i, j] = X[i, j+1]，则新图像Z的输出可能大不相同。而在现实中，随着拍摄角度的移动，任何物体几乎不可能发生在同一像素上。即使用三脚架拍摄一个静止的物体，由于快门的移动而引起的相机振动，可能会使所有物体左右移动一个像素（除了高端相机配备了特殊功能来解决这个问题）。

本节将介绍池化（pooling）层，它具有双重目的：降低卷积层对位置的敏感性，同时降低对空间降采样表示的敏感性。

最大汇聚层和平均汇聚层

与卷积层类似，汇聚层运算符由一个固定形状的窗口组成，该窗口根据其步幅大小在输入的所有区域上滑动，为固定形状窗口（有时称为池化窗口）遍历的每个位置计算一个输出。然而，不同域卷积层的输入与卷积核之间的互相关计算，汇聚层不包含参数。相反，池运算符是确定性的，我们通常计算池化窗口中所有元素的最大值或平均值。这些操作分别称为最大汇聚层（maximum pooling）和平均汇聚层（average pooling）。

在这两种情况下，与互相关运算符一样，池化窗口从输入张量的左上角开始，从左到右、从上到下的在输入张量内移动。

填充和步幅

和先前一样，我们可以通过填充和步幅以获得所需的输出形状。

多个通道

在处理多通道输入数据时，汇聚层在每个输入通道上单独运算，而不是像卷积层一样在通道上对输入进行汇总。这意味着汇聚层的输出通道数与输入通道数相同。

以上就是Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解的详细内容，更多关于pytorch神经网络的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • 使用pytorch实现可视化中间层的结果

    摘要 一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果,于是使用pytorch写了一个脚本查看,先看效果 这是原图,随便从网上下载的一张大概224*224大小的图片,如下 网络介绍 我们使用的VGG16,包含RULE层总共有30层可以可视化的结果,我们把这30层分别保存在30个文件夹中,每个文件中根据特征的大小保存了64~128张图片 结果如下: 原图大小为224224,经过第一层后大小为64224*224,下面是第一层可视化的结果,总共有64张这样的图片: 下面看看第六层的结果 这层的输出大小是 1

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以下界面: 按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令: conda install pytorch torchvision -c soumith 目前PyTorch仅支持MacOS和Linux,暂不支持Windows.安装 PyTorch 会安装两个模块,一个是torch,一个 torch

  • pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

    当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个. 全连接层的input_features是多少.首先来看一下这个简单的网络.这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢? 请看下文详解. class AlexN

  • Pytorch实现神经网络的分类方式

    本文用于利用Pytorch实现神经网络的分类!!! 1.训练神经网络分类模型 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1)#设置随机种子,使得每次生成的随机数是确定的 BATCH_SIZE = 5#设置batch

  • 关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

    pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式: import torch import torch.nn as nn first: class NN(nn.Module): def __init__(self): super(NN,self).__init__() self.model=nn.Sequential( nn.Linear(30,40), nn.ReLU(), nn.Linear(40,60), nn.Tanh(), nn.Linear(60,10), n

  • Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

    Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

    目录 最大汇聚层和平均汇聚层 填充和步幅 多个通道 我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感.通过逐渐聚合信息,生成越来越粗糙的映射,最终实现学习全局表示的目标,同时将卷积图层的所有有时保留在中间层. 此外,当检测较底层的特征时(例如之前讨论的边缘),我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性.例如,如果我们拍摄黑白之间轮廓清晰的图像X,并将整个图像向右移动一个像素,即Z[i, j] = X[

  • Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

    Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

    目录 填充 步幅 上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 以上面的图为例,在应用多层卷积时,我们常常丢失边缘像素. 解决这个问题的简单方法即为填充(padding):在输入图像的边界填充元素(通常填充元素是0). 例如,在上图中我们将 3 × 3 3\times3 3×3输入填充到 5 × 5 5\times5 5×5,那么它的输出就增加为 4 × 4

  • Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

    Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

    目录 扰动的鲁棒性 实践中的dropout 简洁实现 扰动的鲁棒性 在之前我们讨论权重衰减(L2​正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不应该对其输入的微笑变化敏感.例如,当我们对图像进行分类时,我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的. dropout在正向传播过程中,计算每一内部层同时注入噪声,这已经成为训练神经网络的标准技术.这种方法之所以被称为dropout,因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃(drop out)一些

  • Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

    Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

    目录 互相关运算 卷积层 特征映射 由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算 严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-correlation),而不是卷积运算.在卷积层中,输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量. 首先,我们暂时忽略通道(第三维)这一情况,看看如何处理二维图像数据和隐藏表示.下图中,输入是高度为3.宽度为3的二维张量(即形状为 3 × 3 3\times3 3×3).卷积核的高度和宽度都是2. 注意,

  • Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

    Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

    目录 多输入通道 多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层 虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子.这使得我们可以将输入.卷积核和输出看作二维张量. 当我们添加通道时,我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量.例如,每个RGB输入图像具有 3 × h × w 3\times{h}\times{w} 3×h×w的形状.我们将这个大小为3的轴称为通道(channel)维度.在本节

  • Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

    Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

    我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型 与softmax回归的简洁实现相比,唯一的区别是我们添加了2个全连接层.第一层是隐藏层,它包含256个隐藏单元,并使用了ReLU激活函数.第二层是输出层. net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 1

  • Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG

    Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG

    目录 VGG块 VGG网络 训练模型 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又转向模块,重复各层的模式. 使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组(visualgeometry Group)(VGG)的VGG网络中.通过使用循环和子程序,可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的结构. VGG块 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列: 1.带填充以保

  • Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    目录 LeNet 模型训练 在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别手写数字.当时,LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果,成为监督学习的主流方法.LeNet被广泛用于自动取款机中,帮助识别处理支票的数字. LeNet 总体来看,LeNet(LeNet-5)由两个部分组成: 卷积编码器: 由两个卷积层组成 全连接层密集快: 由三个全连接层组成 每个卷积块中的基本单元

  • Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

    Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

    下面进行一个高维线性实验 假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个 模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = 200 true_w = torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32) * 0.01 true_b = torch.tensor(0.5) samples = torch.normal(0,1,(num_train+num_test,num_fe

  • Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

    目录 读取数据集 读取小批量 整合所有组件 目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集. import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import to

随机推荐