max-pooling
时间: 2023-07-18 09:50:34 浏览: 82
Max-pooling 是一种常见的池化操作,常用于卷积神经网络中。它的作用是在特征图上进行降采样,减少特征图的大小,同时保留主要的特征信息。具体来说,max-pooling 操作会将特征图划分为若干个不重叠的区域,每个区域内取最大值作为该区域的输出,从而得到一个降采样后的特征图。这个过程可以有效地减少特征图的大小,同时避免过拟合。
相关问题
PyTorch 实现kmax-pooling
kmax-pooling 是一种池化方式,它可以保留每个通道的前 k 个最大值,这个方法在处理文本数据时特别有用。下面是 PyTorch 实现 kmax-pooling 的代码:
```python
import torch
class KMaxPool(torch.nn.Module):
def __init__(self, k):
super(KMaxPool, self).__init__()
self.k = k
def forward(self, x):
# 将输入的张量沿着通道维度排序
sorted_tensor, indices = torch.sort(x, dim=-1, descending=True)
# 取出每个通道的前 k 个最大值
top_k = sorted_tensor[:, :, :self.k]
# 对这些最大值进行排序并获取它们在原始张量中的索引
top_k_sorted, _ = torch.sort(top_k, dim=-1)
indices = indices.gather(dim=-1, index=torch.argsort(top_k, dim=-1))
# 将索引扩展到与 top_k_sorted 一样的形状,并使用这些索引从原始张量中取出最大值
max_k = torch.gather(x, dim=-1, index=indices)
return max_k
```
在 forward 函数中,我们首先对输入张量 x 沿着通道维度进行排序,然后取出每个通道的前 k 个最大值。我们还需要对这些最大值进行排序并获取它们在原始张量中的索引。最后,我们将这些索引扩展到与 top_k_sorted 一样的形状,并使用这些索引从原始张量中取出最大值。
As a result, the number of total parameters was reduced by almost 100%35 and classification accuracy was improved. The total number of parameters used was 39,553. In this architecture, we took image information more directly after applying max-pooling and merged it with information generated after convolutions. Features in the convolution layer are more generic (e.g., blobs, textures, edges, etc.). So, adding image information directly will create more specific information for each case. After merging, another convolution and max pooling layer before the final classification layer maintains the generic information about the image and can provide more features of about the image for getting a better classification result. Figure 3 shows a flowchart of CNN Architecture 3. 解释
这段文本介绍了一个卷积神经网络(CNN)的第三种架构。在这个架构中,研究人员通过应用最大池化操作直接获取图像信息,并将其与卷积生成的信息合并在一起。卷积层中的特征更加通用(例如,斑点、纹理、边缘等),因此直接添加图像信息将为每种情况创建更具体的信息。在合并后,另一个卷积和最大池化层在最终分类层之前维护图像的通用信息,并能够提供更多关于图像的特征以获得更好的分类结果。文中的图3展示了CNN架构3的流程图。