以采用2✖️2的最大池化滤波器以步幅为2
时间: 2023-10-13 12:16:32 浏览: 62
2x2最大池化滤波器以步幅为2的操作可以将输入的图像或特征图按照2x2的窗口进行划分,然后在每个窗口内选择最大的数值作为输出。这个操作可以减小特征图的尺寸,同时保留重要的特征。
举个例子,假设输入的特征图大小为6x6,使用2x2最大池化滤波器以步幅为2进行操作,那么输出的特征图大小为3x3。具体操作如下:
1. 对输入的特征图按照2x2的窗口进行划分,得到4个区域,如下图所示:
```
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30
31 32 33 34 35 36
区域1:1 2 7 8
区域2:3 4 9 10
区域3:13 14 19 20
区域4:15 16 21 22
```
2. 在每个区域内选择最大的数值作为输出,得到新的特征图,如下图所示:
```
1 2 3
13 16 19
31 34 35
```
可以看到,输出的特征图大小为3x3,相比输入的特征图大小减小了一半。同时,重要的特征如边缘、纹理等被保留下来,可以用于后续的分类、检测等任务。
相关问题
假设输入特征图和卷积核分别如下所示,计算当 卷积步幅分别为1和2时的卷积结果,计算最大池化 步幅分别为1和2时的池化结果 特征图: 1234 5678 0111 2345 卷积核: 10 01
假设输入特征图为:
1 2 3 4
5 6 7 8
0 1 1 1
2 3 4 5
卷积核为:
1 0
0 1
当卷积步幅为1时,卷积结果计算如下:
卷积结果(1, 1):
(1*1) + (2*0) + (5*0) + (6*1) = 7
卷积结果(1, 2):
(2*1) + (3*0) + (6*0) + (7*1) = 9
卷积结果(1, 3):
(3*1) + (4*0) + (7*0) + (8*1) = 11
卷积结果(2, 1):
(5*1) + (6*0) + (0*0) + (1*1) = 6
卷积结果(2, 2):
(6*1) + (7*0) + (1*0) + (2*1) = 8
卷积结果(2, 3):
(7*1) + (8*0) + (2*0) + (3*1) = 10
卷积结果(3, 1):
(0*1) + (1*0) + (2*0) + (3*1) = 3
卷积结果(3, 2):
(1*1) + (2*0) + (3*0) + (4*1) = 5
卷积结果(3, 3):
(2*1) + (3*0) + (4*0) + (5*1) = 7
当卷积步幅为2时,卷积结果计算如下:
卷积结果(1, 1):
(1*1) + (2*0) + (5*0) + (6*1) = 7
卷积结果(1, 2):
(3*1) + (4*0) + (7*0) + (8*1) = 11
卷积结果(2, 1):
(0*1) + (1*0) + (2*0) + (3*1) = 3
卷积结果(2, 2):
(2*1) + (3*0) + (4*0) + (5*1) = 7
最大池化操作是选择池化窗口内的最大值作为输出。当池化步幅为1时,池化结果计算如下:
池化结果(1, 1):
max(7, 9, 6, 8) = 9
池化结果(1, 2):
max(9, 11, 8, 10) = 11
池化结果(2, 1):
max(6, 8, 3, 5) = 8
池化结果(2, 2):
max(8, 10, 5, 7) = 10
当池化步幅为2时,池化结果计算如下:
池化结果(1, 1):
max(7, 11) = 11
池化结果(2, 1):
max(6, 10) = 10
综上所述,当卷积步幅分别为1和2时的卷积结果分别为:
7 9 11
6 8 10
3 5 7
当最大池化步幅分别为1和2时的池化结果分别为:
9 11
8 10
MaxPooling2D函数为( )
MaxPooling2D函数是Keras中的函数,用于实现2D最大池化操作。函数的基本形式为:
```
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
```
其中,参数说明如下:
- `pool_size`:池化窗口大小,为两个整数的元组。
- `strides`:可选的步幅大小,为两个整数的元组。默认为`pool_size`。
- `padding`:填充模式,为`valid`或`same`。默认为`valid`。
- `data_format`:数据格式,为`channels_last`(默认)或`channels_first`。
MaxPooling2D函数将输入的数据进行2D最大池化操作,即在每个池化窗口内取出最大值作为输出。该函数常用于卷积神经网络中,用于降低特征图的空间大小,减少模型的参数量和计算量。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)