卷積神經網路(Convolutional Neural | 政府出版品書目資料查詢網

1.9 池化层（Pooling layers） · 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 ...

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） ...

2019年8月19日 — Pooling 层说到底还是一个特征选择，信息过滤的过程。也就是说我们损失了一部分信息，这是一个和计算性能的一个妥协，随着运算速度的不断提高，我认为这个 ...

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) ...

池化層通常在卷積層之後，它的主要作用是減少特徵映射的空間尺寸，同時保留重要的特徵信息，降低計算成本。 在區域選擇上，池化層在上一層產生的特徵圖上，以矩形或正方形 ...

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 ...

2019年11月30日 — 2. 作用 · 通过池化层可以减少空间信息的大小,也就提高了运算效率; · 减少空间信息也就意味着减少参数,这也降低了overfit的风险; · 获得空间变换不变性( ...

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 ...

2017年12月24日 — 2. Pooling Layer 池化層. 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 ...