前提・実現したいこと
深層学習の青本6.5プーリング層でのLpプーリングに関する質問です。
LPpoolingでP=1の時、平均プーリングになるのはすぐわかりますが、P=∞の時どういう計算過程を経て、最大プーリングになるのかわかりません。途中式を教えていただきたいです。
Python:lppooling.py
1import numpy as np 2from sympy import * 3 4H = 5 #何行何列か決める 5Z = np.arange(1,H**2+1).reshape(H,H) #1からH*Hを順に入れていく 6P = Symbol('P') 7sigma = 0 8for p in range(H): 9 for q in range(H): 10 sigma += Z[p,q]**P 11op = ((1/H**2)*sigma)**(1/P) 12u = limit(op,P,oo)
上のコードでPを発散させるとちゃんと最大値が帰ってくるのは確認できています。
御教示お願いいたします。
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2019/08/05 04:39