认识达内从这里开始

认真做教育专心促就业

南昌达内培训机构Java编程池化技术方法与应用分享

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2023-06-30 10:27

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习Java编程等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，Java编程池化技术方法与应用分享。

南昌达内培训机构Java编程池化技术方法与应用分享

1、基础概念(平均池化和大池化)

在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息(如大值或均值等)来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。

池化操作对卷积结果特征图进行约减，实现了下采样，同时保留了特征图中主要信息。比如：当识别一张图像是否是人脸时，我们需要知道人脸左边有一只眼睛，右边也有一只眼睛，而不需要知道眼睛的精确位置，这时候通过池化某一片区域的像素点来得到总体统计特征会显得很有用。

池化的几种常见方法包括：平均池化、大池化、K-max池化。

平均池化：计算区域子块所包含所有像素点的均值，将均值作为平均池化结果。这里使用大小为$2\times2$的池化窗口，每次移动的步幅为2，对池化窗口覆盖区域内的像素取平均值，得到相应的输出特征图的像素值。池化窗口的大小也称为池化大小，用$k_h\timesk_w$表示。在卷积神经网络中用的比较多的是窗口大小为$2\times2$，步幅为2的池化。

大池化：从输入特征图的某个区域子块中选择值大的像素点作为大池化结果。对池化窗口覆盖区域内的像素取大值，得到输出特征图的像素值。当池化窗口在图片上滑动时，会得到整张输出特征图。

K-max池化：对输入特征图的区域子块中像素点取前K个大值，常用于自然语言处理中的文本特征提取。从包含了4个取值的每一列中选取前2个大值就得到了K大池化结果。

2、池化特点

当输入数据做出少量平移时，经过池化后的大多数输出还能保持不变，因此，池化对微小的位置变化具有鲁棒性。例如，输入矩阵向右平移一个像素值，使用大池化后，结果与平移前依旧能保持不变。

由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率。

【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加抖音太原达内IT培训学习了解。

< 上一篇：南昌达内Java培训微服务架构常用组件包含哪些内容

下一篇：南昌达内培训机构人工智能强化学习常用方法都有哪些 >