【深度學習篇】--神經網絡中的池化層和CNN架構模型
一、前述 本文講述池化層和經典神經網絡中的架構模型。 二、池化Pooling 1、目標 降采樣subsample，shrink（濃縮），減少計算負荷，減少內存使用，參數數量減少（也可防止過擬合）減少輸入圖片大小（降低了圖片的質量）也使得神經網絡可以經受一點圖片平移，不受位置的影響（池化后 ...
原文：深度學習（一）神經網絡中的池化與反池化原理
原文作者：aircraft 原文鏈接：https: www.cnblogs.com DOMLX p .html 深度學習教程目錄如下，還在繼續更新完善中 深度學習系列教程目錄 參考博客：https: blog.csdn.net chengqiuming article details 一.池化 大家學過神經網絡的都知道，在神經網絡中有一層是pooling層也就是池化層，通過池化對特征進行提取並且 ...
2018-09-03 16:13 0 3172 推薦指數：
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卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
卷積神經網絡中的各種池化操作
池化操作(Pooling)是CNN中非常常見的一種操作，Pooling層是模仿人的視覺系統對數據進行降維，池化操作通常也叫做子采樣(Subsampling)或降采樣(Downsampling)，在構建卷積神經網絡時，往往會用在卷積層之后，通過池化來降低卷積層輸出的特征維度，有效減少網絡參數 ...
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卷積神經網絡中卷積層和池化層 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗 ...
深入學習卷積神經網絡中卷積層和池化層的意義
為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗來看，人工找到的特征並不是怎么好用，有時多了，有時少了，有時選擇的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）。這就 ...
Keras深度神經網絡模型分層分析【輸入層、卷積層、池化層】
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卷積神經網絡：卷積層和池化層
Mnist是針對小圖像塊處理的，這篇講的是針對大圖像進行處理的。兩者在這的區別還是很明顯的，小圖像（如8*8，MINIST的28*28）可以采用全連接的方式（即輸入層和隱含層直接相連）。但是大圖像，這 ...