day-16 CNN卷積神經網絡算法之Max pooling池化操作學習
利用CNN卷積神經網絡進行訓練時，進行完卷積運算，還需要接着進行Max pooling池化操作，目的是在盡量不丟失圖像特征前期下，對圖像進行downsampling。 首先看下max pooling的具體操作：整個圖片被不重疊的分割成若干個同樣大小的小塊 ...
原文：神經網絡中的Max pooling 和 Average pooling
在訓練卷積神經網絡模型時，經常遇到max pooling和 averagepooling，近些年的圖像分類模型多數采用了max pooling，為什么都是使用max pooling，它的優勢在哪呢 一般情況下，max pooling的效果更好，雖然 max pooling和average pooling都對數據做了sampling，但是感覺max pooling更像是做了特征選擇，選出了分類辨識 ...
2020-04-13 20:52 0 3027 推薦指數：
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四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型 感知機只包括輸入層和輸出層，只能處理線性任務，為了處理非線性任務，在輸入和輸出之間加入了隱層，隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。 為了解決更為復雜的問題，我們需要提升模型的學習能力，這時要增加模型的復雜度，有兩種策略 ...