深度學習網絡層之 Batch Normalization
中提出此方法來減緩網絡參數初始化的難處. Batch Norm原理 內部協轉移（Internal Cova ...
原文：深度學習網絡層之 Pooling
pooling 是仿照人的視覺系統進行降維 降采樣 ，用更高層的抽象表示圖像特征，這一部分內容從Hubel amp wiesel視覺神經研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet 首次采用並使用BP進行求解，是一條線上的內容，原始推動力其實就是仿生，仿照真正的神經網絡構建人工網絡。 至於pooling為什么可以這樣做，是因為：我們之所以決定使用卷積后的特征是因為圖像具有一種 靜態性 ...
2017-09-27 23:38 0 5940 推薦指數：
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