实验手册有云:
前向传播时,输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为
如何理解?
输出中,n表示特征图号,c是通道号,h是行号,w是列号,kh∈[1,K],kw∈[1,K],k是池化窗口的长、宽大小。
上网查询,很容易得知最大池化的过程:
(图源:卷积神经网络——池化层学习——最大池化_Alex-CSDN博客_最大池化)
那么这个hs就应该理解成和h对应的,步长为s时的行号,ic为对应的列号。
反向传播时,要将后一层的损失传给池化窗口最大值所在的位置,公式为
,f为找到是的X最大的kh、kw的一个函数,返回的p(n,c,h,w)是一个二维向量(这是手册说的,还是有两个元素的一维向量?),假设其为[q(0),q(1)],反向传播损失计算公式为:。
标签:池化层,窗口,最大,kh,kw,池化 来源: https://www.cnblogs.com/myendless/p/15481984.html
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