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神经网络-最大池化的使用

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文章

 

池化层的官方文档 中介绍了很多种的池化方法,但是最常用的还是 MaxPool2d ,这里我们也用MaxPool2d来讲解,其他的类似,关键还是要学会看 官方文档

 

概述:

 

最大池化目的就是为了保留输入的特征,但是同时把数据量减少,最大池化之后数据量就减少了,对于整个网路来说,进行计算的参数就变少了,就会训练的更快。

 

就相当于在网上看视频,视频又有1080P的,720P的,360P的,懂吧,1080P就相当于输入视频,720P的就相当于经过最大池化后的视频,720P也可以满足需求,网不行的时候不就可以看720P的呗。

 

什幺是最大池化?

 

最大池化操作相当于核在图像上移动的时候,筛选出被核覆盖区域的最大值,注意核的移动步长是kernel_size。

 

说到 MaxPool2d 接口的使用这里,关键就是学会如何传参。

 

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

 

参数说明

kernel_size – the size of the window to take a max over
stride – the stride of the window. Default value is kernel_size
padding – implicit zero padding to be added on both sides
dilation – a parameter that controls the stride of elements in the window
return_indices – if True, will return the max indices along with the outputs. Useful for torch.nn.MaxUnpool2d later
ceil_mode – when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape

拎出几个常用的和大家说一下:

kernel_size传入的是常数的时候,则会生成一个大小为kernel_size X kernel_size大小的核,kernel_size传入的是元组的时候,则会生成一个规定高和宽的一个核。
说到Ceil_model参数,有些情况下,核无法全覆盖在图像上,只覆盖到了部分图像,另一部分已经到图像外面去了,Ceil_model就是决定这个时候,对于只覆盖了部分的这一块要不要进行最大池化操作,取出最大值,若Ceil_model为True,则经行最大池化操作,取出最大值,否则不进行最大池化操作,不取出最大值。可以看下图对Ceil_model参数进行理解:

过程:

 

结果:

 

MaxPool2d 使用的示例代码如下:

 

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("CIFAR10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# 注意dataset中transform参数接收的是个对象,所以要加上括号,还有就是之后使用神经网络进行运算的时候需要的数据类型是tensor类型,所以transforms参数要加上。
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
# 搭建神经网络
class Booze(nn.Module):
    # 继承nn.Module的初始化
    def __init__(self):
        super(Booze, self).__init__()
        self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)
    # 重写forward函数
    def forward(self,x):
        output = self.maxpool1(x)
        return output
obj = Booze()
# 使用tensorboard可视化过程
writer = SummaryWriter("logs")
step = 0
for data in dataloader:
    imgs,targets = data
    writer.add_images("input",imgs,step)
    output = obj(imgs)
    writer.add_images("output",output,step)
    step+=1
writer.close()

 

上述代码运行完,在pycharm下面的terminal窗口输入 tensorboard --logdir=logs 回车一查看:

 

效果如下:

 

从上面的结果可以看出来,经过最大池化处理的部分明显比原图像更模糊,但是和原图像一对比至少还看得出来原来的特征。

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