【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型
一、前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。 二、池化Pooling 1、目标 降采样subsample，shrink（浓缩），减少计算负荷，减少内存使用，参数数量减少（也可防止过拟合）减少输入图片大小（降低了图片的质量）也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受位置的影响（池化后 ...
原文：深度学习（一）神经网络中的池化与反池化原理
原文作者：aircraft 原文链接：https: www.cnblogs.com DOMLX p .html 深度学习教程目录如下，还在继续更新完善中 深度学习系列教程目录 参考博客：https: blog.csdn.net chengqiuming article details 一.池化 大家学过神经网络的都知道，在神经网络中有一层是pooling层也就是池化层，通过池化对特征进行提取并且 ...
2018-09-03 16:13 0 3172 推荐指数：
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深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理
原文作者：aircraft 原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9579392.html 深度学习教程目录如下，还在继续更新完善中 深度学习系列教程目录 一.卷积 在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作 ...
卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习
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 ...
卷积神经网络中的各种池化操作
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数 ...
卷积神经网络中卷积层和池化层
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深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义
为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。这就 ...
Keras深度神经网络模型分层分析【输入层、卷积层、池化层】
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卷积神经网络：卷积层和池化层
Mnist是针对小图像块处理的，这篇讲的是针对大图像进行处理的。两者在这的区别还是很明显的，小图像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全连接的方式（即输入层和隐含层直接相连）。但是大图像，这 ...