【学习笔记】Pytorch深度学习-网络层之池化层、线性层、激活函数层
池化层（Pooling Layer） 图1 左-最大值池化、右-平均值池化 池化定义 池化运算是对信号进行“收集”并“总结”。由于池化操作类似蓄水池收集水资源，因此得名池化。 （1）收集 通过池化运算将信号由多变少，图像尺寸由大变小的过程； （2）总结 如图1中 ...
原文：[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层
本章代码：https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson nn layers others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层 线性层和激活函数层。 池化层 池化的作用则体现在降采样：保留显著特征 降低特征维度，增大 kernel 的感受野。 另外一点值得注意：pooling 也可以提供一些旋转不 ...
2020-08-31 10:21 0 1186 推荐指数：
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