卷积神经网络中卷积层和池化层
卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 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 ...
原文：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，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。 主要功能有以下几点： 抑制噪声，降低信息冗余 提升模型的尺度不变性 旋转不变形 ...
2020-03-10 16:20 0 9747 推荐指数：
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