卷积神经网络中的池化操作:减少计算量,提高泛化性能
1.5平均池化:平均池化计算特征图中每个区域的平均值作为池化结果,能够提取图像的整体信息,对于一些纹理比较均匀的区域有较好的响应。1.6自适应池化:自适应池化是一种根据输入特征图动态调整池化窗口大小的方法,能够适应不同尺寸的输入特征图,同时减少了信息丢失的情况。这些不同类型的池化方法各有优势,可以根据具体任务...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
自适应非参数时频分析法通过数据拟合或数据平滑提取信号中的每个调制成分。该技术无需事先构建任何基函数,完全由信号驱动,因此在MCSA中得到广泛应用。MCSA中广泛使用的方法包括模态分解、局部均值分解(MCSA-LMD)和广义解调。为了突出电机的故障特征,Ricardo等人使用基于MCSA的经验模态分解(MCSA-EMD)来分析电流...
端到端自动驾驶的秘密(二)概述
前者包含7层,其中第二层具有特殊的池化层行为,而后者则深度更深。//DeepQ-Network(DQN):是一种深度学习的强化学习算法。它将强化学习和深度学习的优势结合起来,从而提供了更有效的解决方案。它的基本原理是使用深度神经网络来近似Q值函数,学习最优的动作策略。在解决具有离散动作空间的马尔可夫决策过程(MDP...
基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测
ASPP由一个1×1的卷积层、池化金字塔层、ASPP池化层组成,结构如图3所示。池化金字塔层是指使用不同尺度的网格来划分最后一个卷积层输出的特征图,然后在每个网格中进行最大池化或平均池化,得到一个固定长度的特征向量。ASPP池化层是指使用自适应平均池化将特征图降维为单个像素,然后再进行点卷积和上采样,得到一个与...
亚信安全2023年年度董事会经营评述
亚信安全2023年年度董事会经营评述内容如下:一、经营情况讨论与分析(一)总体业绩情况报告期内,受外部环境不确定性、行业下游客户需求趋缓等因素的影响,公司实现营业收入160,808.84万元,较上年同期下降6.56%。综合毛利率
大华股份2023年年度董事会经营评述
大华股份2023年年度董事会经营评述内容如下:一、报告期内公司所处行业情况2023年,我国经济社会全面恢复常态化运行,国家加大宏观调控力度,经济运行中的积极因素在积累、亮点在增多,经济总体回升向好(www.e993.com)2024年10月20日。与此同时,外部环境的复杂性、严峻性上升
行车篇 | ADAS系统中的可行使区域Freespace到底如何检测?
该网络使用修改后的GoogLeNet风格网络来生成图像特征。修改后的网络遵循GoogLeNet架构,仅到平均池化层为止。平均池化对于图像网络ImageNet分类任务效果很好,但自由空间检测任务需要本地信息,而平均池化将激活量减少为单个激活向量时可能会丢失这些信息。
青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!
1.3.2自适应学习1.3.3Adam1.4损失函数1.4.1平均绝对误差1.4.2均方误差损失函数1.4.3交叉熵损失函数1.5卷积神经网络1.5.1卷积层1.5.2填充和步幅1.5.3池化层1.5.4LeNet网络1.5.5AlexNet网络2深度学习药物发现案例(一)——药物-药物相互作用预测模型第四天1深度学习...
澜起科技2023年年度董事会经营评述
澜起科技2023年年度董事会经营评述内容如下:一、经营情况讨论与分析2023年,全球服务器及计算机需求下滑,相关芯片进入去库存周期,公司面对本轮行业去库存的经营压力,迎难而上,围绕战略目标和经营计划稳步开展各项工作,积极推进DDR5
图像识别基础知识-视觉模型的门户
池化有几种不同的类型,包括最大池化(MaxPool)、平均池化(AvgPool)和最小池化(MinPool),其中最常用的是最大池化。池化层的作用是处理已识别的特征,并减少特征图的尺寸。特别是最大池化,它通过舍弃一些信息来帮助神经网络更有效地查找模式。最大池化的主要作用是减小特征图的维度。比如说,一个2×2(或3×3或其...