原文:池化層的作用和種類

原連接:https: blog.csdn.net XX RJ article details 池化的原理或者是過程:pooling是在不同的通道上分開執行的 就是池化操作不改變通道數 ,且不需要參數控制。然后根據窗口大小進行相應的操作。一般有max pooling average pooling等。 一. 池化層主要的作用 首要作用,下采樣 downsamping 降維 去除冗余信息 對特征進行壓 ...

2019-12-15 22:45 0 913 推薦指數:

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深入解析CNN pooling 原理及其作用

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 作用機理 我們以最簡單的最常用的max pooling最大為例,對作用機理進行探究。其他作用機理也大致適用這一機理,在這里就不加入討論 ...

Wed Nov 06 06:27:00 CST 2019 0 1886
卷積

構建了最簡單的網絡之后,是時候再加上卷積和化了。這篇,雖然我還沒開始構思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
卷積

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進,與BP類似,都采用了前向傳播計算輸出值,反向傳播調整權重和偏置;CNN與標准的BP最大的不同是:CNN中相鄰之間的神經單元並不是全連接,而是部分連接,也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元,而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
:最大

得知最大的過程:    (圖源:卷積神經網絡——學習——最大_Alex-CSDN博客_ ...

Sat Oct 30 03:22:00 CST 2021 0 1726
降采樣的關系

降采樣的關系 一、總結 一句話總結: 可以理解為下采樣(降采樣),就是一個東西,兩個名字而已。 1、作用? ①、降維,減少網絡要學習的參數數量。 ②、防止過擬合。 ③、可以擴大感知野。 ④、可以實現不變性:平移不變性,旋轉不變性,尺度不變性 ...

Fri Sep 18 13:21:00 CST 2020 0 519
CNNs中的卷積

卷積 卷積神經網絡和全連接的深度神經網絡不同的就是卷積,從網絡結構來說,卷積節點和全連接節點有三點主要的不同,一是局部感知域,二是權值共享,三是多核卷積。 ①局部感知域是指,對於每一個計算單元來說,只需要考慮其像素位置附近的輸入,並不需要與上一的節點相連,這可以大大減小網絡 ...

Tue Aug 07 23:48:00 CST 2018 0 833
卷積學習

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷積神經網絡(CNN)由輸入、卷積、激活函數、、全連接組成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積:用它來進行特征提取,如下: 輸入圖像是32*32*3,3 ...

Thu Sep 21 17:51:00 CST 2017 0 1292
 
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