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池化层的设计池化层其实就是上文中提到的各个aggregator，用来将邻居的Embedding聚合起来生成一个汇总的Embedding再和节点自身的Embedding进行操作。1.SumPooling顾名思义，将邻居Embedding的每一维求和：其中表示邻居kEmbedding的第i维。
StripPooling：RethinkingSpatialPoolingforSceneParsing条状池化:重新思考场景解析的空间池Code：源码地址Paper：论文地址目录一、摘要二、介绍2.1带状池化（Strippooling）2.2本文贡献三、方法3.1带状池化模块（StripPoolingModule/SPM）3.2混合
使用卷积层替换池化层去除全连接层使用批归一化使用恰当的激活函数卷积层替换池化层传统的CNN结构不仅包含卷积层，还包括了池化层。而在DCGAN结构中，采取把传统卷积网络中的池化层全部去除的操作，并使用卷积层来替换。
16页综述，共计67篇参考文献。网络千奇百怪，但基础元素却大致相同！本文全面调研了1989至2020年一些著名且有用的池化方法，并主要对20种池化方法进行了详细介绍（这些方法，你都知道么？）注1：文末附【计算机视…
论文贡献：（1）提出了门混合结构：在最后一层之前，适应性地从N个分组模型中选择K个模型来生成最后的特征表示。（2）提出了带参数的二阶池化：在N个分组模型中使用了池化层，为了克服一阶GAP和二阶池化带来的局限性，提出了带参数的二阶池化。
为了让我们的神经网络适应任意尺寸的图像输入，我们用一个空间金字塔池化层替换掉了最后一个池化层（最后一个卷积层之后的pool5）。图3示例了这种方法。在每个空间块中，我们池化每一个过滤器的响应（本文中采用了最大池化法）。
pooling也叫池化，其实就相当于信号处理里面的下采样，目前我所了解的各种池化操作都是会丢失信息的，这是它最大的缺点。当时乐存提出池化操作的出发点是把图片尺寸减小，而没有考虑信息丢失的问题，他本意想着卷积操作能够学到足够的特征，下采样应该没多大问题，然而事实并不经常如此...
声明本篇论文的英文名称为“Astripsteelsurfacedefectdetectionmethodbasedonattentionmechanismandmulti-scalemaxpooling”。由于英文名字太长，不能当做题目，所以特此声明一下，望各位UU们谅解。好了，废话不多说，咱直接进入主题。
池化层的设计池化层其实就是上文中提到的各个aggregator，用来将邻居的Embedding聚合起来生成一个汇总的Embedding再和节点自身的Embedding进行操作。1.SumPooling顾名思义，将邻居Embedding的每一维求和：其中表示邻居kEmbedding的第i维。
StripPooling：RethinkingSpatialPoolingforSceneParsing条状池化:重新思考场景解析的空间池Code：源码地址Paper：论文地址目录一、摘要二、介绍2.1带状池化（Strippooling）2.2本文贡献三、方法3.1带状池化模块（StripPoolingModule/SPM）3.2混合
使用卷积层替换池化层去除全连接层使用批归一化使用恰当的激活函数卷积层替换池化层传统的CNN结构不仅包含卷积层，还包括了池化层。而在DCGAN结构中，采取把传统卷积网络中的池化层全部去除的操作，并使用卷积层来替换。
16页综述，共计67篇参考文献。网络千奇百怪，但基础元素却大致相同！本文全面调研了1989至2020年一些著名且有用的池化方法，并主要对20种池化方法进行了详细介绍（这些方法，你都知道么？）注1：文末附【计算机视…
论文贡献：（1）提出了门混合结构：在最后一层之前，适应性地从N个分组模型中选择K个模型来生成最后的特征表示。（2）提出了带参数的二阶池化：在N个分组模型中使用了池化层，为了克服一阶GAP和二阶池化带来的局限性，提出了带参数的二阶池化。
为了让我们的神经网络适应任意尺寸的图像输入，我们用一个空间金字塔池化层替换掉了最后一个池化层（最后一个卷积层之后的pool5）。图3示例了这种方法。在每个空间块中，我们池化每一个过滤器的响应（本文中采用了最大池化法）。
pooling也叫池化，其实就相当于信号处理里面的下采样，目前我所了解的各种池化操作都是会丢失信息的，这是它最大的缺点。当时乐存提出池化操作的出发点是把图片尺寸减小，而没有考虑信息丢失的问题，他本意想着卷积操作能够学到足够的特征，下采样应该没多大问题，然而事实并不经常如此...
声明本篇论文的英文名称为“Astripsteelsurfacedefectdetectionmethodbasedonattentionmechanismandmulti-scalemaxpooling”。由于英文名字太长，不能当做题目，所以特此声明一下，望各位UU们谅解。好了，废话不多说，咱直接进入主题。
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