卷积是神经网络的基础，算是大厦的地基，卷积实际上来说就是两个数列之间的相互处理。池化的作用我感觉主要就是减小图像或者说矩阵的大小，并且不同的池化方法选取不同的信息作为保存信息。 转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络 ...

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 上个阶段使用MLP模型在在MNIST数据集上实现了92%左右的准确率，达到了tensorflow同等模型的水平。这个阶段要让cute-dl框架支持最简单的卷积 ...

一维卷积层（即时域卷积），用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供 ...

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3 ...

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...

一、池化层的作用： 1、抑制噪声，降低信息冗余度 2、提升模型的尺度不变性和旋转不变性 3、降低模型计算量 4、防止过拟合 二、池化算法的操作方式 1、平均池化：保留背景信息，突出背景信息 2、最大池化：保留主要特征，突出前景信息 3、全局平均池化 4、全局自适应池化 5、ROI池化 6、金字塔 ...

1、池化层的理解 　　pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。 　　池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方 ...

瓶颈层 5、ResNet模块 6、SPP空间金字塔池化模块 1、标准卷积: Co ...