原文:深度学习基础系列(十)| Global Average Pooling是否可以替代全连接层?

Global Average Pooling 简称GAP,全局池化层 技术最早提出是在这篇论文 第 . 节 中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling GMP 。然而,GAP是否真的可以取代 ...

2018-11-26 11:16 0 20060 推荐指数:

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深度学习网络层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&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5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 ...

Thu Sep 28 07:38:00 CST 2017 0 5940
Tensorflow 池化pooling)和连接(dense)

一、池化pooling) 池化定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化 tf.layers.max_pooling2d inputs: 进行池化的数据。pool_size: 池化的核大小 ...

Sun Apr 05 18:24:00 CST 2020 0 1375
基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络和池化,对每张图片得到一个 4096 维的特征向量,然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片,再加若干连接的神经网络,对花朵数据集进行训练(属于模型迁移)

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转) 深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移 ...

Tue Apr 24 03:47:00 CST 2018 1 11804
 
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