CNN-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 ...
原文：CNN學習筆記：池化層
CNN學習筆記：池化層 池化 池化 Pooling 是卷積神經網絡中另一個重要的概念，它實際上是一種形式的降采樣。有多種不同形式的非線性池化函數，而其中 最大池化 Max pooling 是最為常見的。它是將輸入的圖像划分為若干個矩形區域，對每個子區域輸出最大值。直覺上，這種機制能夠有效地原因在於，在發現一個特征之后，它的精確位置遠不及它和其他特征的相對位置的關系重要。池化層會不斷地減小數據的空間 ...
2019-02-08 20:23 0 23877 推薦指數：
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