原文:Deep learning:四十七(Stochastic Pooling简单理解)

CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR 上,作者Zeiler提出了另一种pooling手段 最常见的就是mean pooling和max pooling ,叫stochastic pooling,在他的文章还给出了效果稍差点的probability weighted pooling方法。 stochastic pooling方法非常简单,只需对feature map中的元素按照其 ...

2013-11-19 19:11 3 25241 推荐指数:

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Deep learning十七(Linear Decoders,Convolution和Pooling)

  本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和pooling,分别参考网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中对应的章节部分 ...

Mon Mar 25 22:44:00 CST 2013 4 22531
Deep learning:四十六(DropConnect简单理解)

  和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进。   我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:十九(RBM简单理解)

  这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络,因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成,所以对RBM的理解有利于我们对DBN算法以及deep learning算法的进一步理解Deep learning是从06年开始火得,得益于大牛Hinton的文章 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
Deep learning:四十一(Dropout简单理解)

  前言   训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:四十五(maxout简单理解)

  maxout出现在ICML2013上,作者Goodfellow将maxout和dropout结合后,号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
Deep learning:五十(Deconvolution Network简单理解)

  深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可 ...

Wed Nov 27 05:05:00 CST 2013 10 33374
Deep learning:三十七(Deep learning中的优化方法)

  内容:   本文主要是参考论文:On optimization methods for deep learning,文章内容主要是笔记SGD(随机梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共轭梯度法)三种常见优化算法的在deep learning体系中的性能。下面是一些读完的笔记 ...

Thu May 02 08:04:00 CST 2013 1 27541
 
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