【學習筆記】Pytorch深度學習-網絡層之池化層、線性層、激活函數層
池化層（Pooling Layer） 圖1 左-最大值池化、右-平均值池化 池化定義 池化運算是對信號進行“收集”並“總結”。由於池化操作類似蓄水池收集水資源，因此得名池化。 （1）收集 通過池化運算將信號由多變少，圖像尺寸由大變小的過程； （2）總結 如圖1中 ...
原文：[PyTorch 學習筆記] 3.3 池化層、線性層和激活函數層
本章代碼：https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson nn layers others.py 這篇文章主要介紹了 PyTorch 中的池化層 線性層和激活函數層。 池化層 池化的作用則體現在降采樣：保留顯著特征 降低特征維度，增大 kernel 的感受野。 另外一點值得注意：pooling 也可以提供一些旋轉不 ...
2020-08-31 10:21 0 1186 推薦指數：
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