深度學習池化層理解
一、池化層的作用： 1、抑制噪聲，降低信息冗余度 2、提升模型的尺度不變性和旋轉不變性 3、降低模型計算量 4、防止過擬合 二、池化算法的操作方式 1、平均池化：保留背景信息，突出背景信息 2、最大池化：保留主要特征，突出前景信息 3、全局平均池化 4、全局自適應池化 5、ROI池化 6、金字塔 ...
原文：深度學習—池化、padding的理解
池化層的理解 pooling池化的作用則體現在降采樣：保留顯著特征 降低特征維度，增大kernel的感受野。另外一點值得注意：pooling也可以提供一些旋轉不變性。 池化層可對提取到的特征信息進行降維，一方面使特征圖變小，簡化網絡計算復雜度並在一定程度上避免過擬合的出現 一方面進行特征壓縮，提取主要特征。 最大池采樣在計算機視覺中的價值體現在兩個方面： 它減小了來自上層隱藏層的計算復雜度 這些 ...
2018-07-09 11:19 0 16762 推薦指數：
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