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 ...

想直接看公式的可跳至第三節 3.公式修正 一、為什么需要SPP 首先需要知道為什么會需要SPP。 我們都知道卷積神經網絡(CNN)由卷積層和全連接層組成，其中卷積層對於輸入數據的大小並 ...

Image size after convolusion: 　　　　$\frac{n-k+2p}{s}+1$ where n is the width (or height) of the ima ...

Insert測試，只測試1000條的情況，多了在實際的項目中應該就要另行處理了。 View Code 本機開發機，DB在內網服務器上。測試結果 ...

原文鏈接：https://adamsitnik.com/Array-Pool/ 第一次翻譯，會有較多機翻，如果有錯誤，請及時指出批評，我會立即改正。 使用ArrayPool來避免大數組造 ...

卷積是神經網絡的基礎，算是大廈的地基，卷積實際上來說就是兩個數列之間的相互處理。池化的作用我感覺主要就是減小圖像或者說矩陣的大小，並且不同的池化方法選取不同的信息作為保存信息。 轉載：http ...

摘要：本文提出一種基於局部特征保留的圖卷積網絡架構，與最新的對比算法相比，該方法在多個數據集上的圖分類性能得到大幅度提升，泛化性能也得到了改善。 本文分享自華為雲社區《論文解讀：基於局部特征保 ...

CNN-二維卷積層 卷積神經網絡（convolutional neural network）是含有卷積層（convolutional layer）的神經網絡。卷積神經網絡均使用最常見的二維卷積層。它 ...