原文:capsule network——CNN仅仅考虑了“有没有”的问题,没有考虑feature map的结构关系。这个结构关系包括位置,角度等。Capsule layer的输出也跟feature map的max-pooling输出不同,capsule layer的输出是一个向量,这个向量包含了位置,大小,角度等信息,这是feature map仅能输出一个值所不具备的;训练比较慢

capsule network Dynamic Routing Between Capsules from:https: zhuanlan.zhihu.com p Hinton大神前一段时间推出的capsule network Dynamic Routing Between Capsules 可谓是火了朋友圈,吸引了无数科研人员的眼球。现实生活中,无论你持什么样的观点,总有人站在 对立面 ,比如知 ...

2018-05-13 12:24 0 2783 推荐指数:

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CNN中的feature map

个人学习CNN的一些笔记,比较基础,整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样),其中每一个称为一个feature mapfeature map ...

Sun Dec 02 20:28:00 CST 2018 0 21142
Capsule Network

Capsule Network最大的特色在于vector in vector out & 动态路由算法。 vector in vector out 所谓vector in vector out指的是将原先使用标量表示的神经元变为使用向量表示的神经元。这也即是所谓的“Capsule ...

Sat Jul 14 05:22:00 CST 2018 0 1479
什么是feature map(个人理解)

前序: 上图是输入是 6x6x3的彩色图片【彩色图片一般就是3个feature map(红绿蓝)=彩色图片channel 的数量】,经过2个不同的卷积核,则产生两个不同特征的输出输出的图片就可以看做是feature mapfeature map的数量:该层卷积核的个数,有多少个 ...

Sat Jul 11 19:36:00 CST 2020 0 20031
feature map 大小以及反卷积的理解

(1)边长的计算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel ...

Sun Mar 03 19:42:00 CST 2019 0 548
原生xgboost中如何输出feature_importance

网上教程基本都是清一色的使用sklearn版本,此时的XGBClassifier有自带属性feature_importances_,而特征名称可以通过model._Booster.feature_names获取,但是对应原生版本,也就是通过DMatrix构造,通过model.train训练的模型 ...

Tue Nov 26 02:35:00 CST 2019 0 1935
 
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