原文:池化层的作用和种类

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:

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深入解析CNN pooling 原理及其作用

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 作用机理 我们以最简单的最常用的max pooling最大为例,对作用机理进行探究。其他作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论 ...

Wed Nov 06 06:27:00 CST 2019 0 1886
卷积

构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积和化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
卷积

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 ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
:最大

得知最大的过程:    (图源:卷积神经网络——学习——最大_Alex-CSDN博客_ ...

Sat Oct 30 03:22:00 CST 2021 0 1726
降采样的关系

降采样的关系 一、总结 一句话总结: 可以理解为下采样(降采样),就是一个东西,两个名字而已。 1、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 ...

Fri Sep 18 13:21:00 CST 2020 0 519
CNNs中的卷积

卷积 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积,从网络结构来说,卷积节点和全连接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,并不需要与上一的节点相连,这可以大大减小网络 ...

Tue Aug 07 23:48:00 CST 2018 0 833
卷积学习

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络(CNN)由输入、卷积、激活函数、、全连接组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3 ...

Thu Sep 21 17:51:00 CST 2017 0 1292
 
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