给定一个二维(M x N)矩阵和一个二维核(K x L)，如何返回使用给定核在图像上进行最大或平均池化的结果矩阵？ 如果可能，我想使用numpy。 注意：M、N、K、L可以是偶数或奇数，它们不需要被彼此完全整除，例如：7x5矩阵和2x2核。 最大池化示例：matrix: array([[...

MaxPooling1D和GlobalMaxPooling1D都是用于时间序列数据的最大池化操作。 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 我理解GlobalMaxPooli...

在大多数架构中，卷积层之后都会跟着一个池化层（最大值/平均值等）。由于这些池化层只是选择前一层（即卷积层）的输出，我们是否可以仅使用步幅为2的卷积来减少处理需求，并期望获得类似的准确性结果？

我有一个NumPy数组：A = np.array([8, 2, 33, 4, 3, 6]) 我想创建另一个数组B，其中每个元素是A中两个相邻对的成对最大值，这样我就可以得到:B = np.array([8, 33, 33, 4, 6]) 如何实现？ 如何实现超过2个元素的情况？（同样的事情，但...

我在理论上理解了CNN层操作中最大/求和池化的概念，但我看到这个术语“随时间最大池化”或“随时间求和池化”被抛出（例如，Yoon Kim的“用于句子分类的卷积神经网络”论文）。它们之间有什么区别？

我目前正在使用纯numpy实现CNN，关于max-pool层的反向传播特殊情况，有一个简短的问题： 虽然非最大值的梯度会消失很明显，但是如果一个切片中有多个条目等于最大值，我不确定这种情况。严格来说，在这一“点”上函数不应该是可微的。但是，我认为可以从相应的次微分中选择子梯度（类似于在x=0处...

我试图跨越通道维度，但以下代码表现出意外的行为。 我期望tf.nn.max_pool和tf.nn.avg_pool在提供完全相同的参数时，应该产生形状相同的张量。但事实并非如此。 import tensorflow as tf x = tf.get_variable('x', shape=...

在MaxPool2D中，默认情况下填充设置为0，ceil_mode也设置为False。现在，如果我有一个大小为7x7，kernel=2，stride=2的输入，则输出形状变为3x3，但当我使用ceil_mode=True时，它变为4x4，这是有道理的，因为（如果以下公式正确），对于7x7，ou...

我正在尝试了解有关tensorflow的一些基础知识，并在阅读2D最大池化层的文档时遇到了困难：https://www.tensorflow.org/tutorials/layers#pooling_layer_1 max_pooling2d的规定如下： pool1 = tf.layers...

我在Keras中尝试构建一个用于时间序列分类的顺序模型，但遇到了问题。我希望使用channels_first数据进行操作，因为从预处理角度来看更加方便（尽管我只使用一个通道）。对于我使用的Convolution1D图层来说，这样做是可行的，因为我可以指定data_sample='channel...