卷積神經網路 | 政府出版品書目資料查詢網

2021年8月14日 — 在CNN中，除了卷積以外還有一個重要到概念，也就是池化(pooling)，一般來說在卷積層後面都會接上池化層，池化層主要有兩種：最大池化層(Max-pooling) ...

2017年12月24日 — 在Pooling Layer這邊主要是採用Max Pooling，Max Pooling的概念很簡單只要挑出矩陣當中的最大值就好，Max Pooling主要的好處是當圖片整個平移幾個Pixel ...

Max Pooling 主要的好處是當圖片整個平移幾個Pixels時，對影像判斷上完全不會造成影響，以及有很好的抗雜訊功能。 圖片出處. Fully Connected Layer 全連接層. 全連接層的 ...

Max Pooling is a pooling operation that calculates the maximum value for patches of a feature map, and uses it to create a downsampled (pooled) feature map.

有多種不同形式的非線性池化函數，而其中「最大池化（Max pooling）」是最為常見的。它是將輸入的圖像劃分為若干個矩形區域，對每個子區域輸出最大值。 直覺上，這種 ...

2020年9月15日 — max pooling是发生在卷积层与池化层的一种图片压缩方法。 而卷积层和池化层是CNNs中最重要的两部分，因为有卷积层， 所以叫做卷积神经网络。

Pooling layers是CNN中用来减小尺寸，提高运算速度的，同样能减小noise影响，让各特征更具有健壮性 · Pooling layers没有卷积运算，仅在滤波器算子滑动区域内取最大值，即 ...

2020年2月20日 — 通常来讲，max-pooling的效果更好，虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样，但是max-pooling感觉更像是做了特征选择，选出了分类辨识度更好 ...

2019年12月5日 — MaxPooling Over Time是NLP中CNN模型中最常見的一種下採樣操作。意思是對於某個filter抽取到若干特徵值，只取最大值作為pooling層保留，其它特徵值全部 ...