Pooling Layer：池化層
1. 池化層：由1個filter組成，對圖片 / 輸入矩陣進行空間上的降采樣處理，壓縮圖像的高度和寬度。池化層的filter不是用來得到feature map，而是用來獲取filter范圍內的特定值。池化層的filter並不設置特定的權值，通常只是用來獲取感受野范圍內的最大值或平均值。 降采樣 ...
原文：深入解析CNN pooling 池化層原理及其作用
原文地址：https: blog.csdn.net CVSvsvsvsvs article details 池化層作用機理 我們以最簡單的最常用的max pooling最大池化層為例，對池化層作用機理進行探究。其他池化層的作用機理也大致適用這一機理，在這里就不加入討論。 圖片和以下部分內容來自 CS n 從上面左圖可以看到，使用了pool操作其實就是降低圖片的空間尺寸。右圖使用一個 的 池化核 f ...
2019-11-05 22:27 0 1886 推薦指數：
相關推薦
1-9 池化層（Pooling layers）
池化層（Pooling layers） 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特征的魯棒性。 假如輸入是一個 4×4 矩陣，用到的池化類型是最大池化（ max pooling）。執行最大池化的樹池是一個 2×2 矩陣。執行過程非常簡單 ...
【37】池化層講解（Pooling layers）
池化層（Pooling layers） 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特征的魯棒性，我們來看一下。 先舉一個池化層的例子，然后我們再討論池化層的必要性。假如輸入 ...
Tensorflow 池化層（pooling)和全連接層(dense)
一、池化層（pooling） 池化層定義在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化層 tf.layers.max_pooling2d inputs: 進行池化的數據。pool_size: 池化的核大小 ...
【機器學習】卷積層，池化層，全連接層，BN層作用；CNN 網絡參數數量的計算
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html https://blog.csdn.net/m0_37622530/arti ...
圖像處理池化層pooling和卷積核
1、池化層的作用 在卷積神經網絡中，卷積層之間往往會加上一個池化層。池化層可以非常有效地縮小參數矩陣的尺寸，從而減少最后全連層中的參數數量。使用池化層即可以加快計算速度也有防止過擬合的作用。 2、為什么max pooling要更常用？ 通常來講，max-pooling的效果更好 ...
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 ...
池化層的作用和種類
pooling、average pooling等。 一. 池化層主要的作用 首要作用，下采樣（dow ...