原文:capsule network——CNN僅僅考慮了“有沒有”的問題,沒有考慮feature map的結構關系。這個結構關系包括位置,角度等。Capsule layer的輸出也跟feature map的max-pooling輸出不同,capsule layer的輸出是一個向量,這個向量包含了位置,大小,角度等信息,這是feature map僅能輸出一個值所不具備的;訓練比較慢

capsule network Dynamic Routing Between Capsules from:https: zhuanlan.zhihu.com p Hinton大神前一段時間推出的capsule network Dynamic Routing Between Capsules 可謂是火了朋友圈,吸引了無數科研人員的眼球。現實生活中,無論你持什么樣的觀點,總有人站在 對立面 ,比如知 ...

2018-05-13 12:24 0 2783 推薦指數:

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CNN中的feature map

個人學習CNN的一些筆記,比較基礎,整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層,數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起(像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣),其中每一個稱為一個feature mapfeature map ...

Sun Dec 02 20:28:00 CST 2018 0 21142
Capsule Network

Capsule Network最大的特色在於vector in vector out & 動態路由算法。 vector in vector out 所謂vector in vector out指的是將原先使用標量表示的神經元變為使用向量表示的神經元。這也即是所謂的“Capsule ...

Sat Jul 14 05:22:00 CST 2018 0 1479
什么是feature map(個人理解)

前序: 上圖是輸入是 6x6x3的彩色圖片【彩色圖片一般就是3個feature map(紅綠藍)=彩色圖片channel 的數量】,經過2個不同的卷積核,則產生兩個不同特征的輸出輸出的圖片就可以看做是feature mapfeature map的數量:該層卷積核的個數,有多少個 ...

Sat Jul 11 19:36:00 CST 2020 0 20031
feature map 大小以及反卷積的理解

(1)邊長的計算公式是: output_h =(originalSize_h+padding*2-kernelSize_h)/stride +1 輸入圖片大小為200×200,依次經過一層卷積(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel ...

Sun Mar 03 19:42:00 CST 2019 0 548
原生xgboost中如何輸出feature_importance

網上教程基本都是清一色的使用sklearn版本,此時的XGBClassifier有自帶屬性feature_importances_,而特征名稱可以通過model._Booster.feature_names獲取,但是對應原生版本,也就是通過DMatrix構造,通過model.train訓練的模型 ...

Tue Nov 26 02:35:00 CST 2019 0 1935
 
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