generalized mean pooling
时间: 2023-04-27 11:04:38 浏览: 154
广义均值池化是一种池化操作,它可以根据不同的参数值计算不同的均值。在深度学习中,广义均值池化可以用于提取图像、视频或音频数据的特征。它可以通过调整参数来控制池化操作的形状和大小,从而适应不同的数据类型和任务需求。
相关问题
平均池化和GeMpooling有什么区别
平均池化(Average Pooling)和GeM Pooling(Generalized Mean Pooling)都是深度学习中常用的池化操作,用于特征压缩和空间维度降维。但它们的计算方式有所不同。
平均池化是对输入特征图中每个通道的数值求平均,得到一个标量输出。它的计算公式如下:
$$
\text{AvgPooling}(x)=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W x_{ij}
$$
其中,$H$和$W$分别表示输入特征图的高度和宽度,$x_{ij}$表示特征图上位置$(i,j)$处的数值。
GeM Pooling是一种基于$p$范数的池化方法,可以自适应地调节池化的形态,可以更好地适应不同大小、不同形状的物体。它的计算公式如下:
$$
\text{GeM}(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W(x_{ij})^p
$$
其中,$N=H\times W$,$p$是一个可学习的参数,通常取值为2。
相比于平均池化,GeM Pooling在计算过程中增加了一个可学习的参数$p$,可以更好地适应不同的数据分布。
Generalized Extrem Value
Generalized Extreme Value(广义极值分布)是一种连续型概率分布,通常用于描述极端值的分布。它的概率密度函数为:$$f(x)=\frac{1}{\sigma}\Bigg[\frac{x-\mu}{\sigma}\Bigg]^{-1-\xi}e^{-\Big[\frac{x-\mu}{\sigma}\Big]^{-\xi}}$$
其中,$\mu$是分布的位置参数,$\sigma>0$是分布的尺度参数,$\xi$是分布的形状参数。
下面是一些与GEV分布相关的操作:
1. GEV分布的概率密度函数
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import genextreme
loc, scale, shape = 0.5, 2, -0.1 # 分布的参数
x = np.linspace(-2, 6, 1000)
pdf = genextreme.pdf(x, shape, loc, scale) # GEV分布的概率密度函数
plt.plot(x, pdf, label='shape = '+str(shape)) # 绘制概率密度函数曲线
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('pdf(x)')
plt.legend()
plt.show()
```
2. GEV分布的累积分布函数
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import genextreme
loc, scale, shape = 0.5, 2, -0.1 # 分布的参数
x = np.linspace(-2, 6, 1000)
cdf = genextreme.cdf(x, shape, loc, scale) # GEV分布的累积分布函数
plt.plot(x, cdf, label='shape = '+str(shape)) # 绘制累积分布函数曲线
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('cdf(x)')
plt.legend()
plt.show()
```
3. GEV分布的样本随机数生成
```python
import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
loc, scale, shape = 0.5, 2, -0.1 # 分布的参数
rv = genextreme(shape, loc, scale) # GEV分布的随机变量生成器
data = rv.rvs(size=1000) # 生成1000个随机样本
```
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