pooling一定是正方形吗

【DeepLearning】AlexNet

在前文中,我们介绍了LeNet的相关细节,它是由两个卷积层.两个池化层以及两个全链接层组成.卷积都是5*5的模板,stride =1,池化为MAX.整体来说它有三大特点:局部感受野,权值共享和池化.2012年ALex发布了AlexNet,他比LeNet5更深,而且可以学习更复杂的图像高维特征.接下来,我们就将一起学习AlexNet模型. 论文原文: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文翻译:AlexN

【ufldl tutorial】Convolution and Pooling

卷积的实现: 对于每幅图像,每个filter,首先从W中取出对应的filter: filter = squeeze(W(:,:,filterNum)); 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image: % Flip the feature matrix because of the definition of convolution, as explained later filter = rot90(squeeze(filter),2); % Obtain the

神经网络中的池化层(pooling)

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 (或最大值)来代表这个区域的特征. 1. 一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中

池化方法总结（Pooling）

https://blog.csdn.net/mao_kun/article/details/50507376 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

深度学习论文翻译解析（九）：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

[LeetCode] Matchsticks to Square 火柴棍组成正方形

Remember the story of Little Match Girl? By now, you know exactly what matchsticks the little match girl has, please find out a way you can make one square by using up all those matchsticks. You should not break any stick, but you can link them up, a

[LeetCode] Maximal Square 最大正方形

Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing all 1's and return its area. For example, given the following matrix: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 Return 4. Credits:Special thanks to @Freezen for adding this pr

如何理解卷积和pooling

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型

【纯css】左图右文列表，左图外框宽度占一定百分比的正方形,右上下固定，右中自动响应高度。支持不规则图片。

查看演示 <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, user-scalable=0, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0&quo

BZOJ1047: [HAOI2007]理想的正方形 [单调队列]

1047: [HAOI2007]理想的正方形 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 2857 Solved: 1560[Submit][Status][Discuss] Description 有一个a*b的整数组成的矩阵,现请你从中找出一个n*n的正方形区域,使得该区域所有数中的最大值和最小值的差最小. Input 第一行为3个整数,分别表示a,b,n的值第二行至第a+1行每行为b个非负整数,表示矩阵中相应位置上的数.每行相邻两数之间

洛谷 P1387 最大正方形 Label：奇怪的解法

题目描述在一个n*m的只包含0和1的矩阵里找出一个不包含0的最大正方形,输出边长. 输入输出格式输入格式: 输入文件第一行为两个整数n,m(1<=n,m<=100),接下来n行,每行m个数字,用空格隔开,0或1. 输出格式: 一个整数,最大正方形的边长输入输出样例输入样例#1: 4 4 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 输出样例#1: 2 解法1 提供一种很简单的思路.要验证(i,j)能表示多大的正方形的末尾,就要验证(i-1,j)(i,j-1)(i-1,

H5一行显示两个正方形

1)有时候一些图片会是正方形或者长方形,对于这样的图片一般都是居中显示到正方体内,代码如下: .exhibition_list img{width:100%;position: relative;top:50%;transform:translateY(-50%);-ms-transform:translateY(-50%);-moz-transform:translateY(-50%);-webkit-transform:translateY(-50%);-o-transform:trans

谈谈pooling？

使用pooling的目的之一是获取一定的特征不变性,目前用的比较多的是Max..,非线性对于Deep的重要性不用多说,pooling是主要贡献之一,当然少不了relu类的激活函数.pooling还有一个重要的作用是为了保持某种不变性. pooling有优势必有劣势,邻域大小受限造成的顾及只方差增大,卷积层参数误差造成估计均值的偏移.一般ave能减小第一种,而max能减小第二种. Learning Mid-Level Features For Recogniiton对前两者有详尽对比.

TensorFlow中max pooling层各参数的意义

官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写: def _max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None): r"""Performs max pooling on the input. Args: input: A `Tensor` of type `float32`. 4-D input to pool over. ks

pooling的原理与Python实现

本文首先阐述pooling所对应的操作,然后分析pooling背后蕴含的一些道理,最后给出pooling的Python实现. 一.pooling所对应的操作首先从整体上对pooling有一个直观的概念(也就是对pooling的输入.输出以及具体功能进行描述,但是忽略具体的实现细节):pooling的输入是一个矩阵,输出是一个矩阵:完成的功能是,对输入矩阵的一个局部区域进行运作,使得该区域对应的输出能够最佳的代表该区域的特性.如图1所示,左图黄色矩阵代表输入矩阵,右图蓝色矩阵代表输出矩阵:动态的

连接池技术 Connection Pooling

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/3705703.html 转载请注明出处和数据库建立一个物理连接是一个很耗时的任务,所以无论是ADO.NET还是J2EE都提供了一个连接池的技术. 一个池其实就是一个列表.在ADO.NET中,有一个Connection Manager,它对每一个connection string都管理着一个可用连接的列表,这个列表就是Connection Pool. 当第一次数据库连接被初始化时,connection manager会创建

Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解)

CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上,作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling),叫stochastic pooling,在他的文章还给出了效果稍差点的probability weighted pooling方法. stochastic pooling方法非常简单,只需对feature map中的元素按照其概率值大小随机选择,即元素值大的被选中的概率也大.而不像max-pooling那样,永远只取那个

求解最大正方形面积 — leetcode 221. Maximal Square

本来也想像园友一样,写一篇总结告别 2015,或者说告别即将过去的羊年,但是过去一年发生的事情,实在是出乎平常人的想象,也不具有代表性,于是计划在今年 6 月份写一篇 "半年总结",希望不会忘记.羊年,还是以一道有意思的算法题来告别吧! Maximal Square,又是一道有意思的题.给出一个二维数组,数组中的元素是 1 或者 0,求解最大的由 1 组成的正方形面积. 比如这样一个二维数组: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 很显然最大的

for 循环正方形

<?php//================================正方形//for($q = 1; $q <= 5; $q ++ ){// for($z =1; $z <=10; $z ++){//// echo"*";//// }////// echo"</br>";//}//===============================平行四边行//for($R = 10;$R <2

CodeForces 459A Pashmak and Garden(水~几何-给两点求两点组成正方形)

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/459/A 题目大意: 给出两个点(在坐标轴中),求另外两个点从而构成一个正方形,该正方形与坐标轴平行. 如果给的点构不成与坐标轴平行的正方形,则输出 -1. 两点范围: x1, y1, x2, y2 ( - 100 ≤ x1, y1, x2, y2 ≤ 100) .所求两点范围: x3, y3, x4, y4 ( - 1000 ≤ x3, y3, x4, y4 ≤ 1000). 解题思路: 给出两个点,

Spatial pyramid pooling (SPP)-net （空间金字塔池化）笔记（转）

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/

巴特西