什么是平均取消池化?

数据挖掘 卷积神经网络
2022-02-28 10:41:56

我正在研究一篇论文的实现,但我无法找到平均取消池的描述。我尝试使用 max unpooling 代替,但结果不是很好。

谢谢!

1个回答

当您向后进行最大池化时,您会跟踪最大值的位置:

X=[1234]dZ[0001]

这为您提供了最终影响成本/输出的输入值的位置。然后梯度将被“传播”回这个值。

对于平均池化,所有值均等影响成本,因此它应该如下所示:

dZ=z[z/nz/nz/nz/n]

其中取决于过滤器大小,这里nn=4

梯度均匀分布回所有输入值。