pooling layer

时间: 2023-10-10 21:11:49 浏览: 40
池化层(Pooling layer)是神经网络中的一种操作,用于减少输入数据的大小,以及控制过拟合。它通过对输入数据进行下采样,将输入数据划分为若干个区域,每个区域内取一个代表值,例如最大值、平均值等,作为该区域的输出值,从而降低了数据的维度。常见的池化操作有最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)等。池化层通常在卷积神经网络中使用,可以有效地减少参数量和计算量,从而提高模型的训练速度和泛化能力。
相关问题

基本结构 一个卷积神经网络主要由以下 5 层组成: 输入层(Input layer)、卷积层(Convolution layer)、激励层(ReLU layer)、池化层(Pooling layer)、全连接层(Full Connected layer)。(1) 输入层

(Input layer):该层主要用于接收输入数据,比如图像数据。在卷积神经网络中,输入数据通常是一个多通道的图像,比如 RGB 图像,每个通道代表不同颜色的信息。 该层没有任何神经元,主要是为了规范化输入数据的形状和尺寸,以便后续的卷积和池化操作。 在输入层之后,数据会被传递到卷积层,通过卷积操作提取特征。

A ResNet class that is similar to torchvision's but contains the following changes: - There are now 3 "stem" convolutions as opposed to 1, with an average pool instead of a max pool. - Performs anti-aliasing strided convolutions, where an avgpool is prepended to convolutions with stride > 1 - The final pooling layer is a QKV attention instead of an average pool """

Here is an implementation of a ResNet class that meets the requirements you specified: ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000): super(ResNet, self).__init__() self.inplanes = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.avgpool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2) self.qkv_pool = nn.MultiheadAttention(embed_dim=512, num_heads=8, dropout=0.1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') elif isinstance(m, (nn.BatchNorm2d, nn.GroupNorm)): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride), nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.avgpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.qkv_pool(x, x, x)[0] x = self.fc(x) return x class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out ``` This implementation defines a ResNet class that takes a block type (`BasicBlock` or `Bottleneck`) and a list of layer sizes as input. The `block` argument determines the type of residual block used in the network (either the basic version with two convolutions, or the bottleneck version with three convolutions). The `layers` argument is a list of four integers that specify the number of blocks in each of the four layers of the network. The implementation includes the following changes from the standard torchvision ResNet: - There are now 3 "stem" convolutions instead of 1, with an average pool instead of a max pool. - Performs anti-aliasing strided convolutions, where an avgpool is prepended to convolutions with stride > 1. - The final pooling layer is a QKV attention instead of an average pool.

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