在训练卷积神经网络模型时,经常遇到max pooling 和 average pooling,近些年的图像分类模型多数采用了max pooling,为什么都是使用max pooling,它的优势在哪呢? 一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling ...
池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作,一般在卷积层后面都会接一个池化操作,但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max pooling,很少使用average pooling,这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用,但是原因在哪里呢 通常来讲,max pooling的效果更好,虽然max pooling和average pooling都对数据做了下采样 ...
2018-04-21 10:26 0 912 推荐指数:
在训练卷积神经网络模型时,经常遇到max pooling 和 average pooling,近些年的图像分类模型多数采用了max pooling,为什么都是使用max pooling,它的优势在哪呢? 一般情况下,max pooling的效果更好,虽然 max pooling ...
PARTICULAR OBJECT RETRIEVAL WITH INTEGRAL MAX-POOLING OF CNN ACTIVATIONS ABSTRACT 最近,建立在卷积神经网络(CNN)上的图像表征已经被证明可以为图像搜索 ...
官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写: padding有两个参数,分别是‘SAME’和'VALID': 1.SAME:pool后进行填充,使输出图片 ...
pooling(最大值池化)和卷积核的操作区别:池化作用于图像中不重合的区域(这与卷积操作不同) ...
在卷积特征之上有消除全连接层的趋势。最有力的例子是全局平均池化(global average pooling),它已被应用于最先进的图像分类模型中。 提出:Lin, M., Chen, Q., & Yan, S. (2013). Network in network. arXiv ...
CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表 ...
opencv中的SVM图像分类(二) 标签: svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报 分类: 【opencv应用】(5) 版权声明:本文为博主原创文章 ...
1 图像分类问题 1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题,就是已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的,但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,并且有着各种各样的实际应用。计算机视觉领域中很多看似不同的问题 ...