原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理 我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究。其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论 ...
原连接:https: blog.csdn.net XX RJ article details 池化的原理或者是过程:pooling是在不同的通道上分开执行的 就是池化操作不改变通道数 ,且不需要参数控制。然后根据窗口大小进行相应的操作。一般有max pooling average pooling等。 一. 池化层主要的作用 首要作用,下采样 downsamping 降维 去除冗余信息 对特征进行压 ...
2019-12-15 22:45 0 913 推荐指数:
原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理 我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究。其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论 ...
构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积和池化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一 ...
卷积神经网络是在BP神经网络的改进,与BP类似,都采用了前向传播计算输出值,反向传播调整权重和偏置;CNN与标准的BP最大的不同是:CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接,而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元,而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...
得知最大池化的过程: (图源:卷积神经网络——池化层学习——最大池化_Alex-CSDN博客_ ...
降采样层和池化层的关系 一、总结 一句话总结: 池化层可以理解为下采样层(降采样层),就是一个东西,两个名字而已。 1、池化层作用? ①、降维,减少网络要学习的参数数量。 ②、防止过拟合。 ③、可以扩大感知野。 ④、可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性 ...
卷积层 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积层,从网络结构来说,卷积层节点和全连接层节点有三点主要的不同,一是局部感知域,二是权值共享,三是多核卷积。 ①局部感知域是指,对于每一个计算单元来说,只需要考虑其像素位置附近的输入,并不需要与上一层的节点相连,这可以大大减小网络 ...
http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 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 ...