池化函数:池化函数也应用于卷积神经网络(CNN)中,用于降低图像的空间分辨率,从而减少计算量。的具体方程式

时间: 2024-04-02 18:36:54 浏览: 51

池化函数也应用于卷积神经网络(CNN)中,用于降低图像的空间分辨率,从而减少计算量。常见的池化函数包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling),其具体方程式如下:

  1. 最大池化(Max Pooling):

P(i,j) = max(I(i+m-1, j+n-1))

其中,P(i,j)表示池化后的输出值,I(i+m-1, j+n-1)表示输入图像中的像素值,m和n表示池化窗口的大小。最大池化函数将池化窗口内的像素值取最大值作为输出值,从而减少了图像的空间分辨率。

  1. 平均池化(Average Pooling):

P(i,j) = mean(I(i+m-1, j+n-1))

其中,mean表示池化窗口内的像素值的平均值。平均池化函数将池化窗口内的像素值取平均值作为输出值,同样能够减少图像的空间分辨率。

除此之外,还有一些其他的池化函数,如L2池化、随机池化等等,不同的池化函数适用于不同的问题场景。

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