深度学习网络层之 Batch Normalization
中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm原理 内部协转移（Internal Cova ...
原文：深度学习网络层之 Pooling
pooling 是仿照人的视觉系统进行降维 降采样 ，用更高层的抽象表示图像特征，这一部分内容从Hubel amp wiesel视觉神经研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet 首次采用并使用BP进行求解，是一条线上的内容，原始推动力其实就是仿生，仿照真正的神经网络构建人工网络。 至于pooling为什么可以这样做，是因为：我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种 静态性 ...
2017-09-27 23:38 0 5940 推荐指数：
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