day-16 CNN卷积神经网络算法之Max pooling池化操作学习
利用CNN卷积神经网络进行训练时，进行完卷积运算，还需要接着进行Max pooling池化操作，目的是在尽量不丢失图像特征前期下，对图像进行downsampling。 首先看下max pooling的具体操作：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块 ...
原文：神经网络中的Max pooling 和 Average pooling
在训练卷积神经网络模型时，经常遇到max pooling和 averagepooling，近些年的图像分类模型多数采用了max pooling，为什么都是使用max pooling，它的优势在哪呢 一般情况下，max pooling的效果更好，虽然 max pooling和average pooling都对数据做了sampling，但是感觉max pooling更像是做了特征选择，选出了分类辨识 ...
2020-04-13 20:52 0 3027 推荐指数：
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四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...