卷積神經網路的運作原理 | 政府出版品書目資料查詢網

2019年7月22日 — 整個CNN 結構主要分成幾個部分: 卷積層( Convolution layer )、池化層(Pooling layer) 以及最後一個全連接層( Fully Connected layer )。 Convolution ...

2018年3月27日 — Flatten部份: 因為做完卷積運算和池化法後得到的特徵圖還是一個2-D的 ... 上面是介紹只有一層卷積層的情況，但當有兩層卷積層，那Feature map會變更多嗎?

池化層 編輯 ... 池化（Pooling）是卷積神經網路中另一個重要的概念，它實際上是一種非線性形式的降採樣。有多種不同形式的非線性池化函數，而其中「最大池化（Max pooling） ...

2017年12月24日 — 1. Convolution Layer卷積層. 卷積運算就是將原始圖片的與特定的Feature ... 2. Pooling Layer 池化層. 在Pooling Layer這邊主要是採用Max Pooling ...

所以，池化層的功用是將一張或一些圖片池化成更小的圖片。最終我們會得到一樣數量、但包含更少像素的圖片。這也有助於改善剛才提到的耗費運算問題。事先將 ...

卷積層之間通常會加一個池化層(Pooling Layer)，它是一個壓縮圖片並保留重要資訊的方法，取樣的方法一樣是採滑動視窗，但是通常取最大值(Max-Pooling)，而非加權總和，若 ...

2021年10月31日 — 卷積層（Convolution layer）：在CNN中最重要的用途是提取特徵，有點像是電腦的眼睛，並尋找重要的特徵。 池化層（Pooling Layer）：主要是濾掉不重要 ...

2018年3月25日 — 池化目的只是在將圖片資料量減少並保留重要資訊的方法，把原本的資料做一個最大化或是平均化的降維計算。本文取一個2x2的最大池化法(max pooling)當作例子 ...

2020年9月29日 — 池化層Pooling Layer. 池化層是用來大幅降低參數量級(降維)、降低過擬合問題、緩解卷積層對位置的 ...

2020年2月27日 — 除了卷積層，另一個在CNN 中常見的運算稱「池化層（pooling layer）」，比起卷積層，決定了視窗大小f 以及跨步s 後，池化層單純將視窗內的畫素取最大值或 ...