原文:Deep learning:四十七(Stochastic Pooling簡單理解)

CNN中卷積完后有個步驟叫pooling, 在ICLR 上,作者Zeiler提出了另一種pooling手段 最常見的就是mean pooling和max pooling ,叫stochastic pooling,在他的文章還給出了效果稍差點的probability weighted pooling方法。 stochastic pooling方法非常簡單,只需對feature map中的元素按照其 ...

2013-11-19 19:11 3 25241 推薦指數:

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Deep learning十七(Linear Decoders,Convolution和Pooling)

  本文主要是學習下Linear Decoder已經在大圖片中經常采用的技術convolution和pooling,分別參考網頁http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中對應的章節部分 ...

Mon Mar 25 22:44:00 CST 2013 4 22531
Deep learning:四十六(DropConnect簡單理解)

  和maxout(maxout簡單理解)一樣,DropConnect也是在ICML2013上發表的,同樣也是為了提高Deep Network的泛化能力的,兩者都號稱是對Dropout(Dropout簡單理解)的改進。   我們知道,Dropout是在訓練過程中以一定概率1-p ...

Tue Nov 19 05:46:00 CST 2013 0 19691
Deep learning:十九(RBM簡單理解)

  這篇博客主要用來簡單介紹下RBM網絡,因為deep learning中的一個重要網絡結構DBN就可以由RBM網絡疊加而成,所以對RBM的理解有利於我們對DBN算法以及deep learning算法的進一步理解Deep learning是從06年開始火得,得益於大牛Hinton的文章 ...

Wed Mar 27 23:31:00 CST 2013 21 80257
Deep learning:四十一(Dropout簡單理解)

  前言   訓練神經網絡模型時,如果訓練樣本較少,為了防止模型過擬合,Dropout可以作為一種trikc供選擇。Dropout是hintion最近2年提出的,源於其文章Improving ...

Thu Aug 15 03:14:00 CST 2013 20 149511
Deep learning:四十五(maxout簡單理解)

  maxout出現在ICML2013上,作者Goodfellow將maxout和dropout結合后,號稱在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN這4個數據上都 ...

Mon Nov 18 18:10:00 CST 2013 13 54726
Deep learning:五十(Deconvolution Network簡單理解)

  深度網絡結構是由多個單層網絡疊加而成的,而常見的單層網絡按照編碼解碼情況可以分為下面3類: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常見的RBM系列(由RBM可 ...

Wed Nov 27 05:05:00 CST 2013 10 33374
Deep learning:三十七(Deep learning中的優化方法)

  內容:   本文主要是參考論文:On optimization methods for deep learning,文章內容主要是筆記SGD(隨機梯度下降),LBFGS(受限的BFGS),CG(共軛梯度法)三種常見優化算法的在deep learning體系中的性能。下面是一些讀完的筆記 ...

Thu May 02 08:04:00 CST 2013 1 27541
 
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