神經網絡中的Max pooling 和 Average pooling
在訓練卷積神經網絡模型時，經常遇到max pooling 和 average pooling，近些年的圖像分類模型多數采用了max pooling，為什么都是使用max pooling，它的優勢在哪呢？ 一般情況下，max pooling的效果更好，雖然 max pooling ...
原文：TensorFlow中max pooling層各參數的意義
官方教程中沒有解釋pooling層各參數的意義，找了很久終於找到，在tensorflow python ops gen nn ops.py中有寫： padding有兩個參數，分別是 SAME 和 VALID ： .SAME：pool后進行填充，使輸出圖片的大小與輸入時相同 .VALID：不進行填充 參考： .http: stackoverflow.com questions how to wri ...
2016-02-20 17:51 0 2167 推薦指數：
相關推薦
Tensorflow 池化層（pooling)和全連接層(dense)
一、池化層（pooling） 池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化層 tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。pool_size: 池化的核大小 ...
TensorFlow中與卷積核有關的各參數的意義
以自帶models中mnist的convolutional.py為例： 1.filter要與輸入數據類型相同（float32或float64），四個參數為`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`，即卷積核的高/寬 ...
Max Pooling理解
Max Pooling是什么 在卷積后還會有一個 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下圖所示：整個圖片被不重疊的分割成若干個同樣大小的小塊（pooling size）。每個小塊內只取最大的數字，再舍棄其他節點后，保持原有的平面結構得出 output。 注意區分max ...
圖像分類中max-pooling和average-pooling之間的異同
池化操作時在卷積神經網絡中經常采用過的一個基本操作，一般在卷積層后面都會接一個池化操作，但是近些年比較主流的ImageNet上的分類算法模型都是使用的max-pooling，很少使用average-pooling，這對我們平時設計模型時確實有比較重要的參考作用，但是原因在哪里呢？ 通常 ...
Tensorflow中dense（全連接層）各項參數
全連接dense層定義在 tensorflow/python/layers/core.py. 1. 全連接層 tf.layers.dense dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True ...
tensorflow 1.0 學習：池化層（pooling)和全連接層(dense)
池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。 pool_size: 池化的核大小(pool_height ...
caffe之(二)pooling層
在caffe中，網絡的結構由prototxt文件中給出，由一些列的Layer（層）組成，常用的層如：數據加載層、卷積操作層、pooling層、非線性變換層、內積運算層、歸一化層、損失計算層等；本篇主要介紹pooling層 1. Pooling層總述 下面首先給出pooling層的結構設置的一個 ...