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最大池化最新视觉报道_筑基期相当于什么境界(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

最大池化

某手提前批一面凉经：紧张又匆忙的体验 7月30号投了某手机器学习算法工程师的岗位，8月1号就收到了8月2日下午一面的通知。不得不说，某手的筛选流程真是快得让人措手不及，完全没时间准备。这次面试是我秋招的第一次经历，心里难免有点紧张。面试官来自某手的电商推荐算法部门，一开始我还有点懵，毕竟我投的是机器学习岗位，但看来这两个部门还是有联系的。自我介绍首先，当然是自我介绍啦。虽然有点紧张，但还是尽量表现得自信一些。算法八股接下来是算法八股部分： Transformer：介绍了原理、网络结构、注意力机制，还讲了公式和为什么根号dk。梯度消失/爆炸：解释了怎么解决，为什么残差连接有效，其他方法，为什么ReLU好用。还提到了self-attention和target-attention的区别（虽然我对这个不太熟悉）。逻辑回归：推导了公式，讲了损失函数的求导。项目相关然后是针对我项目的一些提问：可分离卷积和卷积注意力模块。卷积和池化的区别，最大池化和平均池化的区别。召回率和准确率。编程能力面试官给了我一个最长无重复子串的问题，让我现场写代码。虽然有点紧张，但还是写出来了。其他问题最后是一些反问：简历优化：回答还可以，但需要再准备一下。快Star挂是否对正式批有影响：其实是想问提前批面评和正式批面评是否互通，但不好意思直接问。面试表现：面试官说我看起来有点紧张。推荐算法在某手的应用：简单介绍了一下。总的来说，这次面试大概持续了50多分钟。因为一边实习一边投简历，本来想着试试水，结果第一场就是这种高水准的面试，确实有点紧张。实习之前刷的力扣现在忘得差不多了，得赶紧复习一下。不出意外的话，这次面试应该是凉了。最后忘记问多久出结果了，不过应该也快，明早起来看看流程。总之，这次面试经历虽然紧张又匆忙，但也让我收获了不少经验。希望下次能表现得更好！

女研究生宅家日常：海明威与CNN的碰撞 𐟌Ÿ 新年祝福：希望我们都能保持向上的力量，即使不能轻易向下妥协。 𐟓– 海明威：他的名字源自母系，高中毕业后成为一名记者，开始了写作生涯。作为垮掉的一代的代表，他的作品不拘泥于常规小说，只是描述人物行为，不涉及心理描写。海明威的兴趣广泛，包括打猎、钓鱼、喝酒、拳击和摄影。他的身材魁梧，性格刚烈，曾参与一战和二战。凭借《老人与海》获得诺贝尔奖。 𐟧˜‍♀️ 八段锦与金刚经：练习八段锦和五遍版金刚经后，感觉有些劳累，提醒自己要量力而行，以舒适为界限。 𐟒𛠥𔦁騾𞦷𑥺業椹：探索卷积神经网络（CNN），包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层要注意参数设定，池化层常用最大池化层，平均池化层不常用。全连接层是一维向量，所有节点与上下层所有节点全部连接，其权重矩阵的维度为上层节点数*全连接层节点数。CNN的特点和优势是训练参数少，可以用较小的训练集进行训练，预防过拟合。 𐟌 图神经网络（GNN）：这是一种直接作用于图结构上的神经网络。图由节点和边组成，GNN是深度学习在图结构上的一个分支。每个节点可以看作个体对象，每条边表示个体与个体之间的某种联系，所有节点组成的关系网就是最后的图。节点、边、图都可以编码成特征向量，因此GNN的主要工作是提取特征。 𐟍𝯸 《空腹力》：提到“血液不净是万病之源”，积极的人生态度很重要，因为积极所以愿意付出努力，结果自然会更好。饥饿感通常是因为血糖低，可以吃一些快速升糖的食物来缓解饥饿感，从而减少进食。吃饭时细嚼慢咽也是同理。 𐟓š 《我的阿勒泰》：前段时间看了电视剧《我的阿勒泰》，读一读原著。李娟的文字很轻松，但不太符合我的阅读风格。

深度学习入门指南：从零开始到项目实战想要从零开始学习深度学习？这里有一份详细的指南，帮助你一步步构建自己的第一个深度学习模型。𐟚€ 前期准备设置GPU：如果你使用的是CPU，可以忽略这一步。导入数据： ```python import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 隐藏警告 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 加载CIFAR-10数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() ``` 归一化：将像素值标准化到0到1的区间内。 ```python train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 print(train_images.shape, test_images.shape, train_labels.shape, test_labels.shape) ``` 数据可视化：使用matplotlib展示一些训练图像。构建CNN网络构建一个简单的CNN网络，包括卷积层、最大池化层和全连接层。编译模型：定义损失函数和优化器。训练模型编译模型：设置损失函数和优化器。正式训练：使用fit函数进行训练，并保存历史记录。结果可视化绘制损失与准确率的图表。使用模型预测指定图片的类别。模型评估使用混淆矩阵评估模型的性能。总结与展望通过这份指南，你可以从零开始构建一个简单的CNN模型，并进行训练和评估。希望这份指南能帮助你更好地理解深度学习的基本原理和实战技巧。𐟌Ÿ

1.卷积（Convolution）卷积是一种特征提取操作，主要用来生成新的特征图（Feature Map），保留关键信息。特点：结构保持：卷积保留输入的空间结构（如二维图像的高度和宽度）。特征提取：通过卷积核提取局部信息（如边缘、纹理）。大小变化：步幅为 1 的卷积通过逐像素滑动卷积核，捕获细粒度的局部特征，保持输入特征图的空间分辨率，并通过堆叠多层逐步扩展感受野，通常用于特征提取和信息保持。如果卷积核的步幅（stride）大于 1 或没有填充（padding），卷积可能导致输出特征图的尺寸缩小，起到降维（下采样）的作用。特定情况下（如“空洞卷积”），卷积也可以扩大感受野，但不改变分辨率 2.下采样（Downsampling）下采样通过减少特征图的空间分辨率（高度和宽度）来实现数据压缩，同时保留重要信息。常见方法： 1.卷积下采样：通过增大步幅（stride > 1）使输出特征图的大小减小。例如，步幅为 2 的卷积会将特征图宽高减半。 2.池化下采样：最大池化（Max Pooling）：在小区域内选取最大值。平均池化（Average Pooling）：在小区域内取平均值。池化操作会直接降低特征图的分辨率，但不会改变通道数。 3.降采样层（Downsampling Layer）：特定网络中（如 ResNet），通过步幅为 2 的卷积来实现下采样。优点：减少计算量和存储空间。提取更抽象的特征，忽略冗余信息。 3.上采样（Upsampling）上采样通过增加特征图的空间分辨率（高度和宽度）来恢复数据的细节或生成更高分辨率的特征图。常见方法： 1.最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：每个像素的值通过最近的邻居直接复制。实现简单，计算快。 2.双线性插值（Bilinear Interpolation）：通过周围像素加权计算新的像素值。输出更平滑，但计算量较大。 3.反卷积（Transposed Convolution）：通过卷积核对特征图进行扩展和插值，类似于卷积的逆过程。用于生成细节丰富的特征图。 4.子像素卷积（Sub-pixel Convolution）：一种高效的上采样方法，用于超分辨率任务。优点：恢复高分辨率特征图。用于图像生成、分割或特征增强任务。 4.池化（Pooling）池化通过对局部区域进行降维操作，减少特征图的大小，保留主要信息。常见方法： 1最大池化（Max Pooling）：从局部窗口中选取最大值。更适合提取显著特征。 2.平均池化（Average Pooling）：从局部窗口中取平均值。更适合平滑特征。 3.全局池化（Global Pooling）：对整个特征图取平均值或最大值，直接降维为一维。优点：减少计算复杂度。缓解模型对输入平移的敏感性（提升鲁棒性）。降低过拟合风险。总结卷积既可提取特征也可实现下采样。下采样和池化都是降低特征图分辨率的方式。上采样用于提升特征图分辨率，常用于生成和重建任务。

卷积神经网络CNN全解析：从零开始到实战 𐟓š 卷积神经网络（CNN）是什么？ CNN是一种人工神经网络，由多个层次组成，每个层次都有不同的功能。今天，我们来详细探讨CNN的三个核心层次，以及它们在图像处理中的重要作用。 1️⃣ 卷积层（Convolutional layer）作用：提取图像特征实现方式：通过卷积核进行卷积操作细节：CNN主要用于图像处理，二维矩阵的每个值代表像素点的权重。卷积核是一个小方阵，如3x3或5x5，里面的值是权重，可以通过算法学习得到。常见的卷积核有高斯卷积核和Sobel卷积核。 2️⃣ 池化层（Pooling layer）作用：下采样，减少尺寸，保留显著特征或进行平滑处理实现方式：取最大值、最小值或平均值等细节：最大池化过程中，将输入特征图的每个小区域（池化窗口）的最大值作为池化后的输出，从而保留最显著的特征，并减少特征图的尺寸。池化操作与卷积操作类似，都有一个滑动窗口。 3️⃣ 全连接层（Fully-connected layer）作用：特征融合实现方式：堆积层数，像神经元一样传播信息细节：全连接层连接了网络中的前一层的所有神经元与后一层的所有神经元，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此称为“全连接”。全连接层大约占用了神经网络80%的参数量，是网络设计中非常重要的一部分。 𐟔砧垧𛏧𝑧𛜧š„设计神经网络的设计通常遵循一定的规则，例如全连接层一般建立在卷积层和池化层之后。以下是一个简单的网络结构示例： Input layer：池化后的数据 Layer1, 2, 3：三层神经网络层，可以自行设计 Output layer：最终的输出结果，在分类任务中即为所分的类别 𐟓… 后续内容在接下来的笔记中，我们将分享详细的代码实现，帮助大家更好地理解和应用CNN。

CBAM揭秘：通道+空间注意力注意力机制在深度学习中扮演着重要角色，特别是CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块，它结合了通道注意力和空间注意力，以增强特征图的表达能力。以下是CBAM模块的详细解析： 𐟔 通道注意力（ChannelAttention）模块初始化：`__init__` 方法用于初始化ChannelAttention模块。它接受两个参数——通道数（channel）和通道缩减比例（reduction）。在初始化过程中，它创建了自适应最大池化层和自适应平均池化层，以及一些卷积层，并添加了Sigmoid激活函数。前向传播：`forward` 方法执行ChannelAttention模块的前向传播。通过自适应最大池化和自适应平均池化操作，计算输入特征图x的最大值池化结果和平均值池化结果。然后，将这两个结果分别通过卷积层和激活函数计算通道注意力权重。最后，将通道注意力权重应用于输入x，产生输出特征图。输出特征图大小：ChannelAttention模块的输出特征图大小为1x1，不受输入特征图大小的影响。这是由于自适应池化操作的特性，始终将特征图大小缩减到1x1。 𐟓 空间注意力（SpatialAttention）模块初始化：`__init__` 方法用于初始化SpatialAttention模块。它接受一个参数——卷积核大小（kernel_size）。在初始化过程中，它创建了一个卷积层和一个Sigmoid激活函数。前向传播：`forward` 方法执行SpatialAttention模块的前向传播。通过最大值池化和平均值池化操作，计算输入特征图x的最大值池化结果和平均值池化结果。然后，将这两个结果连接在一起，经过卷积层和激活函数计算空间注意力权重。最后，将空间注意力权重应用于输入x，产生输出特征图。输出特征图大小：SpatialAttention模块的输出特征图大小与输入特征图大小相同，但输出的通道数为1。 𐟏›️ CBAMBlock模块初始化：在CBAMBlock模块的初始化中，创建了ChannelAttention模块和SpatialAttention模块。前向传播：在forward方法中，首先将通道注意力权重应用到输入图像中，然后将得到的特征图应用了空间注意力机制权重，得到输出结果。 CBAM模块通过结合通道注意力和空间注意力，有效地提高了特征图的表达能力，从而提升了模型的性能。

CNN卷积和池化操作详解：从输入到输出 𐟓š 输入层：图像以多通道的二维矩阵形式输入，每个通道代表图像的一个特征，例如彩色图像的红、绿、蓝三个通道。 𐟌 卷积层：卷积层是CNN的核心，通过输入图像与一组可学习的卷积核（过滤器）进行卷积操作。卷积操作类似于将卷积核在输入图像上滑动，并计算卷积核与图像局部区域的点积，生成一个特征映射（特征图）。每个卷积核可以提取不同的特征，如边缘、纹理等。卷积操作的好处在于它能够在保留局部空间关系的同时减少网络的参数数量。 𐟔堦🀦𔻥‡𝦕𐯼š在卷积层的特征映射上应用非线性激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），以引入非线性变换，增加模型的表达能力。 𐟒砦𑠥Œ–层：池化层用于减小特征图的空间维度，减少参数数量。最常用的池化操作是最大池化（Max Pooling），它在每个局部区域内选择最大值作为池化结果。池化操作可以提取图像的主要特征，并且具有平移不变性，使得网络对图像的微小位置变化具有鲁棒性。 𐟏—️ 多层堆叠：CNN通常由多个卷积层和池化层交替堆叠而成，这样可以逐渐提取出图像更高级别的抽象特征。每个卷积层都会增加特征数量，使网络能够捕捉到更复杂的特征模式。 𐟔— 全连接层：在经过多次卷积和池化操作后，得到的特征图会被展开成一个向量，并连接到一个或多个全连接层中。全连接层的作用是将这些特征与类别标签进行关联，以进行分类或回归。 𐟓ˆ 输出层：输出层通常使用Softmax激活函数来生成预测结果。Softmax函数将每个类别的得分转化为概率分布，表示该样本属于每个类别的概率。 𐟔„ 通过反向传播算法，CNN可以进行端到端的训练，优化网络参数以最小化损失函数（例如交叉熵损失），从而实现对图像的特征提取和分类。通过逐层堆叠卷积和池化操作，CNN能够从原始图像中提取出越来越抽象和语义化的特征，使其在图像处理任务中表现出色。

这款抗老面霜让我告别垮脸，效果惊人！最近不知道是不是心理作用，总觉得年龄没上去，皮肤倒是像上了年纪一样。身边的朋友们也都在讨论怎么抗初老，毕竟谁都想要肌肤饱满紧致，看起来更年轻。于是我在网上看到了一款叫TUCO法老面霜的产品，决定试试看。现在用了大半个月，感觉效果真的不错！这款面霜的成分真的很厉害，里面有表现遗传学调控因子猴面包树籽提取物和时钟基因节律因子Chronogen YST水解酵母蛋白，能调节细胞的昼夜节律。即使你熬夜，肌肤也能进行修护，促进胶原蛋白的合成，让脸蛋满满的都是胶原。白天能抵御外界损伤，夜间修护屏障，真的是从里到外都能感受到效果。还有大厂认证的三肽+胜肽组合和HPR，经过BEAUACTIVE放大效果后，渗透转化速度超快，让你的肌肤细胞都反应不过来。一边抑制分解，一边促进胶原增产，肌肤屏障从里到外都被拿捏住了。最后是VC-IP+烟酰胺+白池化籽油的组合，让肌肤在淡纹紧致的同时，也不会忘记让脸蛋变得更亮更润。用了之后，肌肤年轻的可视化效果真的更明显了。还有权威检测机构的验证报告给我拉满信心，认认真真坚持用了大半个月，真的拿照片对比了一下，发现之前还真的有点老态，现在脸蛋软软嫩嫩，笑起来法令纹都没那么明显了。虽然效果因人而异，但我坚持下来现在看到了效果。如果你也有熬夜垮脸、面部暗沉等问题的话，真的可以去试试法老面霜！

卷积神经网络工作原理详解 𐟘Š 卷积核的奥秘 CNN的核心就是卷积核的应用。如果你有过数字图像处理的经验，就会对卷积核的作用有所了解。比如，一个简单的方向滤波器可以用来侦测图像中的水平纹理。通过这样的滤波器进行卷积操作，可以突出显示出图像中与卷积核定义的特征相关的部分。 𐟘Š 特征提取与图像分类假设我们要解决图像分类的问题，比如判断一幅图像是否包含猫。我们可以通过检测图像中的猫头、猫尾巴、猫身体等特征来进行分类。这些高级语义特征的提取依赖于多个卷积核的组合。每个卷积核可以学习和提取不同的特征，从而帮助最终的分类判断。 𐟘Š 自动学习特征传统的卷积核是由人工设计的，但是对于复杂的高级语义特征，手动设计卷积核非常困难。因此，利用机器学习的思想，CNN可以自动学习出适合特定任务的卷积核，从而学习到更复杂的特征表示。 𐟘Š 多层次的特征表示为了有效地提取和组合特征，CNN设计了多层次的结构。比如，从低级的几何形状（如点、线、面）开始，逐步向上组合这些底层特征，形成更高级的语义特征。这些层次结构使得CNN能够逐步提取和理解图像中的信息。 𐟘Š 池化层的作用除了卷积层，CNN还包括池化层和全连接层。池化层通过下采样（如最大值池化或平均值池化）来缩小特征图的尺寸，并增强旋转不变性。这种操作有效地减少了计算量，同时保持了图像特征的有效性。 𐟘Š CNN的发展与应用现代的CNN模型在不断演进和改进中。从最早的AlexNet和VGGNet，到后来的Inception和ResNet，每个模型都在尝试通过增加深度、宽度或引入残差连接来提高性能。同时，批量标准化技术的引入加速了模型的训练过程，有效应对了过拟合问题。

半天速成深度学习卷积神经网络 𐟔 卷积神经网络是什么？卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）这个概念可以追溯到二十世纪80~90年代，但当时由于硬件和软件技术的限制，它并没有得到广泛应用。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的高速发展，卷积神经网络近年来得到了飞速发展。 𐟓– 卷积神经网络的结构输入层：接收图像等输入信息。卷积层：用于提取图像的底层特征。池化层：防止过拟合，降低数据维度。全连接层：汇总卷积层和池化层的信息。输出层：根据全连接层的信息，通过计算得到概率最大的结果。 𐟧𞓥‡𚥱‚的理解输出层的理解相对简单。全连接层得到的一维向量经过计算后，得到识别值的概率。这个计算可能是线性的，也可能是非线性的。在多分类问题中，每个位置都有一个概率值，代表识别为当前值的概率。取最大的概率值即为最终的识别结果。 𐟔砨𛃨🇧苊在训练过程中，通过不断调整参数值，可以使识别结果更准确，从而达到最高的模型准确率。 𐟓ˆ 卷积神经网络的应用卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。随着技术的不断发展，它的应用前景将更加广阔。 𐟒ᠦ€𛧻“ 卷积神经网络是深度学习中的重要组成部分，通过输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层的组合，实现对图像等数据的识别和分类。通过不断优化参数，可以提高模型的准确率，从而更好地服务于各种应用场景。