全局平均池化计算公式
时间: 2024-04-28 18:13:24 浏览: 171
全局平均池化的计算公式如下:
池化后的特征图元素 a ~ = 1 H × W ∑ i , j a i , j \tilde{a} = \frac{1}{H \times W} \sum_{i,j} a_{i,j} a~=H×W1i,j∑ai,j
其中,H和W分别表示特征图的高度和宽度,ai,j表示特征图上位置(i,j)处的元素值。
相关问题
resnet18计算公式
ResNet18是一种深度卷积神经网络,由若干个残差块(Residual Block)组成。其中,每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接(shortcut connection),使得网络可以更容易地学习到特征。
ResNet18的计算公式可以表示为:
输入: $x$
卷积层1: $Conv1(x)$
池化层1: $MaxPool1(Conv1(x))$
残差块1: $ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x)))$
残差块2: $ResBlock2(ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x))))$
残差块3: $ResBlock3(ResBlock2(ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x))))$
残差块4: $ResBlock4(ResBlock3(ResBlock2(ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x))))))$
全局平均池化层: $AvgPool(ResBlock4(ResBlock3(ResBlock2(ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x)))))))$
全连接层: $FC(AvgPool(ResBlock4(ResBlock3(ResBlock2(ResBlock1(MaxPool1(Conv1(x))))))))$
输出: $y$
其中,$Conv1$为输入$x$的第一个卷积层,$MaxPool1$为第一个池化层,$ResBlock1$至$ResBlock4$为四个残差块,$AvgPool$为全局平均池化层,$FC$为全连接层。每个残差块由两个具有相同卷积核大小的卷积层和一个跳跃连接组成。
dense net相关计算公式
DenseNet(密集连接网络)是一种深度学习架构,它通过在层之间添加跨层连接的方式,使得信息能够直接从输入层传播到输出层,从而增加了特征重用和信息流动。在DenseNet中,每个层都会接收前一层的所有输出作为输入,然后将自身的输出附加到这些输入上。
计算公式涉及的主要部分有:
1. **标准卷积层**:对于一个标准卷积层 \( f \),其输入为 \( x \),权重为 \( W \),偏置为 \( b \),输出 \( y \) 可以表示为:
\[ y = f(x; W, b) \]
2. **密集连接层**:在DenseNet中,如果一个层 \( L \) 接收来自前面所有层 \( L_1, L_2, ..., L_{i-1} \) 的输出,其计算公式为:
\[ L = [x; L_1; L_2; ...; L_{i-1}] * W_i + b_i \]
其中 \( [;] \) 表示逐元素相加,\( * \) 表示卷积操作。
3. **特征复用**:DenseNet通过这种方式使每一层都能够访问到输入数据的所有特征,减少了特征的丢失,并且增加了模型的表达能力。
4. **残差连接**:有时DenseNet会使用残差块,即 \( F(x) = x + f(x) \),这样即使在网络深度增加时,也更容易学习到特征的变换。
关于DenseNet的具体计算细节,可能涉及到批量归一化、激活函数(如ReLU、LeakyReLU等)、池化层和最终的全局平均池化或全连接层等。如果你对某个特定部分的计算感兴趣,可以提出具体的问题。
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