一种卷积神经网络的池化方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电子技术领域，特别涉及一种卷积神经网络的池化方法和装置。以解决现有技术在进行池化操作时，对不同池化参数的池化操作兼容性较差，池化方式不灵活的问题。本发明专利技术实施例确定原始特征图对应的待处理特征图后，使用第一池化窗口进行池化操作，得到输出数据，根据第一池化窗口的池化参数和第二池化窗口的池化参数确定输出数据中等效于使用第二池化窗口进行池化操作的有效数据，本发明专利技术实施例可以在不更改待处理特征图的条件下，得到对应的使用第二池化窗口的有效数据，在不更改底层代码的前提下，通过复用第一池化窗口以及后续的数据筛选，得到不同池化参数的池化窗口的输出数据，提高了对不同池化参数的兼容性，池化方式更加灵活。

A Pooling Method and Device for Convolutional Neural Networks

【技术实现步骤摘要】
一种卷积神经网络的池化方法和装置
本专利技术涉及电子
，特别涉及一种卷积神经网络的池化方法和装置。
技术介绍
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一种前馈型神经网络，其通常包含多组的卷积层(convolutionlayer)及池化层(poolinglayer)。卷积层能够提取输入数据的局部特征，而池化层可针对输入数据某个区域上的特定特征进行最大池化(maxpooling)或平均池化(averagepooling)运算，以减小参数量及神经网络中的运算，池化运算完的结果可再传给下一层进行卷积运算，然后再次进行池化运算。现有，在进行池化操作时，可以使用不同尺寸的池化窗口进行池化操作得到不同的输出结果，比如，本领域惯用的窗口尺寸为2×2和3×3，由算法定义的使用2×2池化窗口进行池化操作的池化参数为：stride(步长)为2，pad(填充)为0；使用3×3池化窗口进行池化操作的池化参数为：stride为1，pad为1，因此，在使用不同的池化窗口进行池化操作时，对于特征图的处理不同，同一待处理特征图只能针对特定的池化参数，更改池化参数时需要修改底本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种卷积神经网络的池化方法，其特征在于，该方法包括：确定待处理特征图，其中所述待处理特征图包含输入的原始特征图和外加的N圈填充pad；使用第一池化窗口对所述待处理特征图进行池化操作，得到输出数据；根据所述第一池化窗口的池化参数和所述第二池化窗口的池化参数确定所述输出数据中的有效数据；其中，第一池化窗口的尺寸大于第二池化窗口的尺寸。

【技术特征摘要】
1.一种卷积神经网络的池化方法，其特征在于，该方法包括：确定待处理特征图，其中所述待处理特征图包含输入的原始特征图和外加的N圈填充pad；使用第一池化窗口对所述待处理特征图进行池化操作，得到输出数据；根据所述第一池化窗口的池化参数和所述第二池化窗口的池化参数确定所述输出数据中的有效数据；其中，第一池化窗口的尺寸大于第二池化窗口的尺寸。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一池化窗口的池化参数和所述第二池化窗口的池化参数确定所述输出数据中的有效数据，包括：根据池化窗口的池化参数、池化窗口的尺寸与有效池化操作的序号的对应关系，确定所述第一池化窗口和所述第二池化窗口的池化参数以及所述第一池化窗口和所述第二池化窗口的尺寸，对应的有效池化操作的序号；将使用第一池化窗口对所述待处理特征图进行池化操作中，与确定的有效池化操作的序号对应的池化操作的输出数据作为有效数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一池化窗口的池化参数和所述第二池化窗口的池化参数确定所述输出数据中的有效数据，包括：根据第一池化窗口的池化参数、第二池化窗口的池化参数和第二池化窗口的尺寸，从第一池化窗口中确定需要进行池化操作的原始特征图中的数据点；将使用第一池化窗口对所述待处理特征图进行池化操作中，对确定的所述数据点进行的池化操作得到的输出数据作为有效数据。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化参数包括设置步长；所述使用第一池化窗口对所述待处理特征图进行池化操作，包括：使用第一池化窗口按照所述第一池化窗口的设置步长对所述待处理特征图进行池化操作，得到输出数据；或使用第一池化窗口按照所述第二池化窗口的设置步长对所述待处理特征图进行池化操作，得到输出数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用第一池化窗口按照所述第一池化窗口的设置步长对所述待处理特征图进行池化操作，包括：在使用第一池化窗按照第一池化窗口的设置步长进行池化操作的同时，按照第一池化窗口的设置步长读取下一步长对应的所述待处理特征图中未参与当前池化操作的数据；或所述使用第一池化窗口按照所述第二池化窗口的设置步长对所述待处理特征图进行池化操作，包括：在使用所述第一池化窗口按照第二池化窗的设置步长...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，
申请(专利权)人：深兰科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31