初探卷積神經網路 | 政府出版品書目資料查詢網

2017年9月12日 — Pooling layer稱為池化層，它的功能很單純，就是將輸入的圖片尺寸縮小（大部份為縮小一半）以減少每張feature map維度並保留重要的特徵，其好處有：. 減少 ...

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 )。 ... Layer 的作用 ...

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( ...

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）：主要是濾掉不重要的 ...

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 ...

卷積神經網路由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網路）組成，同時也包括關聯權重和池化層（pooling layer）。這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入 ...

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 ... 全連接層Fully Connected Layer. 全連接層又稱密集層(Dense Layer)，其作用是用 ...

2019年10月7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 )。 ... Layer 的作用 ...

2021年8月4日 — 1. 什么是池化层 · 2. 池化层作用 · 3. 常见的池化层 · 3.1 最大池化层（max pooling layer）; 3.2 平均池化层（average pooling layer）; 3.3 重叠池化层（ ...