需要注意的是，上述公式中的 池化 核大小k和步幅可以根据具体的应用和网络架构进行选择和调整，以适应不同的任务和特征尺度的需求。y[i, j] = mean(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为 池化 核的大小。y[i, j] = max(x[i:i+k, j:j+k]), 其中 y[i, j] 表示输出特征图的元素，x[i:i+k, j:j+k] 表示输入特征图中的局部区域，k为 池化 核的大小。 【 池化 】 文章目录【 池化 】1. 池化 的概念与作用1.1 什么是 池化 1.2 池化 的作用2.常用的 池化 方法2.1 最大 池化 与均值 池化 2.2 随机 池化 （stochastic pooling）2.3 混合 池化 （mixed pooling）2.4.其他3.关于 池化 的思考3.1 新的 池化 方法3.2. 带步长卷积与 池化 的必要性 1. 池化 的概念与作用 1.1 什么是 池化 pooling，将一个区域中的信息压缩成一... 输入一个特征图，C×H×W，经过水平和竖直条纹 池化 后变为H×1和1×W，使用求平均的方法，对 池化 核内的元素值求平均，并以该值作为 池化 输出值；随后经过卷积对两个输出feature map分别沿着左右和上下进行扩充，扩充后两个特征图尺寸相同，对扩充后的特征图对应相同位置进行逐像素求和得到H×W的特征图；因此，将strip pooling和pyramid pooling结合起来，构造mixed pooling module模块，兼顾长条形和非长条形物体的效果，同时捕获不同位置之间的短距离和长距离依赖关系。 1.当数据有缺失值的时候， 你认为处理缺失值比较合理的方法(缺失值举例：泰坦尼克号幸存者数据中 有年龄 性别 职业 是否存活 四个特征 但某些样本的职业特征为空)。 (1)均值，极值，众数，中位数填补 (2)回归决策树预测，把label作为特征也加入到特征里来 2.请简述随机梯度下降，批梯度下降的区别和各自的优点 (1)随机就是计算一个样本的loss之后就进行梯度下降 a)优点：迭代速度快，可以跳出局部最小(因为震荡大) b)缺点：收敛速度慢(因为震荡大) (2)批梯度下降就是一批样本计算los 在卷积神经网络中，我们经常会碰到 池化 操作 ，而 池化 层往往在卷积层后面，通过 池化 来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 池化 层简述 池化 层的分类最大/均值 池化 中值 池化 组合 池化 Spatial Pyramid PoolingGlobal Average/Max Pooling参考文献 池化 层（Pooling Layer）是CNN中常见的一种 操作 ， 池化 层通常也叫做子采样（subsampling）或降采样（Downsampling），在构建CNN网络时，往往是用在卷积层之后，通过 池化 层来降低卷积层输出的特征维度，在有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。   说到 池化 操作 ，就会想到我们经常用的 池化 操作 ，即最大 池化 (Max 池化 方法 池化 操作 是卷积神经网络中的一个特殊的 操作 ，主要就是在一定的区域内提出该区域的关键信息(一个亚采样过程)。其 操作 往往出现在卷积层之后，它能起到减少卷积层输出的特征量数目的作用，从而能减少模型参数同时能改善过拟合现象。 池化 操作 通过 池化 模板和步长两个关键变量构成。模板描述了提取信息区域的大小(size_PL)，一般是一个方形窗口；步长(stride)描述了窗口在卷积层输出特征图上的移动步长，... case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；case3：output_size=（H_out,None）或output_size=（None,W_out），此时指定为None的维度与输入中保持一致，既output_size=（H_out,None）时W_out=W_in；因为执行的是最大 池化 操作 ，所以在填充时使用负无穷。 池化 Pooling是卷积神经网络中常见的一种 操作 ，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。在卷积层之后，通过 池化 来降低卷积层输出的特征维度，减少网络参数和计算成本的同时，降低过拟合现象。最大 池化 （Max Pooling）是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。即，取局部接受域中值最大的点。同理，平均 池化 （Average Pooling）为取局部接受域中... 点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达关注视导读如何对attention进行高效改进？本文盘点了相关论文，并梳理出它们的引用量、代码实现、算法复杂度和关键点，方便对比使用。前几天逛github刷到一个awesome-fast-attention大列表，整理了一系列关于attention的高效改进文章， 包括 论文、引用量、源码实现、算法复杂度... 池化 操作 会减少特征图的细节信息，因此在某些情况下可能会导致信息丢失。在最新的研究中，有些模型在某些层次上已经开始避免使用 池化 操作 ，而是采用卷积 操作 来进行降维和尺寸缩减。这些新的方法通常被称为"strided convolutions"（步幅卷积）或"convolutional stride"（卷积步幅），它们在一定程度上取代了传统的 池化 操作 。这些新方法的目标是通过卷积 操作 同时实现特征提取和尺寸缩减的效果，以避免信息丢失。