当前位置: 首页 > news >正文

PyTorch--池化层(4)

池化层(Pooling Layer) 用于降低特征图的空间维度,减少计算量和参数数量,同时保留最重要的特征信息。

池化作用:比如1080p视频——720p


池化层的步长默认是卷积核的大小

ceil 允许有出界部分;floor 不允许

现在input可以只有(C,H,W)了,不需要N四维


ceil model=True

ceil model=False

代码注释



相关文章:

  • Attention Is All You Need (Transformer) 以及Transformer pytorch实现
  • pytorch基本运算-导数和f-string
  • 互联网大厂Java求职面试:AI大模型与云原生技术的深度融合
  • MySQL关系型数据库学习
  • 第三发 DSP 点击控制系统
  • 【MATLAB代码】制导方法介绍与例程——三点法|三维空间,动态目标导引(订阅专栏后可直接查看源代码)
  • leetcode hot100 链表(一)
  • matlab实现求解兰伯特问题
  • Axure形状类组件图标库(共8套)
  • xTimerChangePeriod无需先Stop
  • 我的世界模组开发——方块实体(1)
  • 部署过程中--常用Linux命令
  • centos中的ulimit命令
  • AD转嘉立创EDA
  • 手动删除网页上的禁止复制事件
  • C# Onnx 动漫人物头部检测
  • spacesniffer、WizTree等空间分析软件右键卡死?网盘惹的祸!
  • 学习路之PHP--easyswoole使用视图和模板
  • Spring Bean 为何“难产”?攻克构造器注入的依赖与歧义
  • Q:知识库-文档的搜索框逻辑是怎样的?
  • 网站快照倒退可怕吗/最新一周新闻
  • 中国贸易服务网/seo网络优化公司
  • 怎么做网站教程 建站视频/电商怎么注册开店
  • 网站怎样做优化网页/交换友情链接的要求有
  • 网站开发与维护竞赛/淘宝宝贝关键词排名查询工具
  • 专业的免费建站/域名查询网站入口