ai-058Đọc toàn bộ đề miễn phí
Cài Đặt Max Pooling và Average Pooling 2D Từ Gốc
Xây dựng lớp Pooling2D:
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: spatial-convolution-2d-from-scratch.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
- Pooling (Gom cụm không gian) giảm kích thước không gian (H, W) để giảm tải tính toán và tăng trường tiếp nhận (Receptive Field).
- Max Pooling: Lấy giá trị lớn nhất trong mỗi cửa sổ K × K. Giúp giữ lại các tín hiệu kích hoạt nổi bật nhất.
- Average Pooling: Lấy giá trị trung bình cộng các phần tử trong mỗi cửa sổ K × K. Giúp làm mịn thông tin không gian.
Yêu cầu
Xây dựng lớp Pooling2D:
class Pooling2D:
def __init__(self, kernel_size: int = 2, stride: int = 2):
pass
def max_pool(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
pass
def avg_pool(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
passx: Mảng NumPy 4D shape(B, C, H, W).- Trả về mảng 4D shape
(B, C, H_out, W_out)với Hout = ⌊ H - KS ⌋ + 1.
Input
- Lớp
Pooling2D(kernel_size,stride): Khởi tạo đối tượng với các tham số, trọng số hoặc cấu hình tương ứng.
Output
- Các phương thức của
Pooling2D: Trả về kết quả tính toán hoặc cập nhật trạng thái nội bộ của đối tượng.
Ràng buộc
- Thời gian chạy tối đa: 2000ms.
- Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
- Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.
Ví dụ 1
Input
x = np.random.randn(2, 3, 6, 6)
pool = Pooling2D(kernel_size=2, stride=2)
out_max = pool.max_pool(x)
out_avg = pool.avg_pool(x)
x_t = torch.tensor(x, dtype=torch.float64)Output
Tensor shape: (2, 3, 6, 6), dtype=torch.float64Giải thích
Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.
Ví dụ 2
Input
x = np.arange(16, dtype=np.float64).reshape(1, 1, 4, 4)
pool = Pooling2D(kernel_size=2, stride=1)
out_max = pool.max_pool(x)Output
[[[[ 5., 6., 7.],
[ 9., 10., 11.],
[13., 14., 15.]]]]Giải thích
Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.
3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.