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张小明 2026/1/9 9:14:32
欧米伽男士手表官方网站,自己创造游戏的软件,wordpress 支付 小程序,信用网站建设情况概念#xff1a; 自适应池化#xff08;Adaptive Pooling#xff09;是深度学习中常用的一种池化操作#xff0c;它能够根据目标输出尺寸自动调整池化窗口的大小和步长#xff0c;以保证输出特征图的尺寸符合指定的大小。与普通池化#xff08;如最大池化、平均池化…概念自适应池化Adaptive Pooling是深度学习中常用的一种池化操作它能够根据目标输出尺寸自动调整池化窗口的大小和步长以保证输出特征图的尺寸符合指定的大小。与普通池化如最大池化、平均池化不同普通池化需要手动设置窗口大小和步长而自适应池化只需要指定输出尺寸即可。自适应池化能够根据输入特征图的大小和期望的输出尺寸自动计算池化窗口的大小和步长从而无需手动指定这些参数。这种灵活性使得网络可以处理不同尺寸的输入同时保证输出特征图具有固定的尺寸便于后续的全连接层或其他结构的处理。在自适应池化中用户只需要指定输出特征图的空间尺寸如高度和宽度池化层会根据输入特征图的大小和指定的输出尺寸自动调整池化窗口的大小和步长。常见的自适应池化包括自适应最大池化Adaptive Max Pooling自适应平均池化Adaptive Average Pooling它们分别对每个池化窗口内的元素取最大值或平均值。在 PyTorch 中可以通过以下方式使用自适应池化importtorchimporttorch.nnasnn# 示例输入 (batch_size1, channel3, height10, width10)inputtorch.randn(1,3,10,10)# 自适应平均池化输出尺寸为 (5,5)adaptive_avg_poolnn.AdaptiveAvgPool2d((5,5))outputadaptive_avg_pool(input)print(output.shape)# 输出: torch.Size([1, 3, 5, 5])自适应池化常用于全连接卷积网络FCN或全局池化操作中以确保模型对不同输入尺寸具有一定的鲁棒性。优点:无需关心输入图像大小,自适应池化会根据指定输出大小自动调整步长.参考资料深度之眼课程