池化層理解
池化層夾在連續的卷積層中間， 用於壓縮數據和參數的量，減小過擬合。簡而言之，如果輸入是圖像的話，那么池 ...
原文：深度學習池化層理解
一 池化層的作用： 抑制噪聲，降低信息冗余度 提升模型的尺度不變性和旋轉不變性 降低模型計算量 防止過擬合 二 池化算法的操作方式 平均池化：保留背景信息，突出背景信息 最大池化：保留主要特征，突出前景信息 全局平均池化 全局自適應池化 ROI池化 金字塔池化 重疊池化 隨機池化 雙線性池化 三 池化回傳梯度 原則： 保證傳遞的LOSS 或者梯度 的綜合不變 平均池化的操作如下： 最大池化的操作如 ...
2021-09-14 15:57 0 145 推薦指數：
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