卷積神經網絡中卷積層和池化層
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 ...
原文：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，有效減少網絡參數的同時還可以防止過擬合現象。 主要功能有以下幾點： 抑制噪聲，降低信息冗余 提升模型的尺度不變性 旋轉不變形 ...
2020-03-10 16:20 0 9747 推薦指數：
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