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【pytorch】pytorch入门5：最大池化层（Pooling layers ）

news 2026/2/9 1:27:59

文章目录

  • 前言
  • 一、定义概念 + 缩写
  • 二、参数
  • 三、最大池化操作
  • 四、使用步骤
  • 总结
  • 参考文献

前言

使用 B站小土堆课程

一、定义概念 + 缩写

  • 池化（Pooling）是深度学习中常用的一种操作，用于降低卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）中的特征图的维度。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域，然后对每个子区域进行统计汇总，常见的池化操作有最大池化和平均池化。

二、参数

  • torch.nn.MaxPool2d

在这里插入图片描述

  • kernel_size, 卷积核大小

  • stride, 步

  • padding, 填充

  • dilation, 扩张（卷积核的错开）- github 的 conv_arithmetic [1]
    在这里插入图片描述

  • ceil_mode: floor & ceiling
    在这里插入图片描述

三、最大池化操作

  • 最大池化操作是一种池化（即降维）的操作，其具体操作方法是取池化核内的最大值
  • 类比：1080p 的视频变成 720p

在这里插入图片描述

  • 对左边矩阵以中间的池化核进行池化，得到右边的矩阵
    在这里插入图片描述
  • Ceil_model == False在这里插入图片描述
    • Ceil_model == True
      -
  • 池化结果
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

四、使用步骤

python代码块

matlab代码块

c代码块

总结

参考文献

[1] https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

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