深度学习池化层理解
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 ...
原文：深度学习—池化、padding的理解
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 一方面进行特征压缩，提取主要特征。 最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面： 它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度 这些 ...
2018-07-09 11:19 0 16762 推荐指数：
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