卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32x32x3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5x5x3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得...
卷积神经网络中引入池化层的主要目的是减少计算量，降低复杂度。通过池化，可以缩小feature map的尺寸，进而减小后续计算所需资源。使用步长大于1的卷积层同样可以实现这一目标。池化层还能增加感受野，即网络关注到输入特征的范围。尽管卷积核尺寸大于1的卷积层也具备此功能，但池化层在一定程度上提供了更灵...
可看作是一种很强的先验，使特征学习包含某种程度自由度，能容忍一些特征微小的位移。即池化层支持了一...
我觉得，使用池化层的原因主要是：1、减少大量的计算量。2、引入空间过滤器的层级结构，从而让连续卷积...
卷积神经网络(cnn)中为什么要有池化层? 主要有三点: 还有像Max pooling这样的非线性转换,可以提高网络功能的性能。 如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题? 我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的: 这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如,上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3,即长3,宽3,深3...
为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢? 它的主要好处是高效率。在许多方面,由于池化层和卷积核大小所造成的限制 (虽然可以将卷积核设置得更大),会导致丢弃大量的信息,但这并不意味着它们不是有用的模型。 大家已经看到,利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感,即使依赖 Word2vec 词嵌入,CNN...
YoloV3 作为一种单阶段检测器，不仅能够实现较高的检测准确率而且还能实现50~100FPS 的帧速，我们使用它...
在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个池化层，池化层可以有效的缩小参数矩阵的尺寸，从而...
一是参数量和算力的原因，二是提取高层次特征的原因，好多人提到了，我补充一点：减少无效信息（噪声）...
而且使用卷积（stride为2）相比卷积（步进为1）+池化，还可以减少卷积运算量和一个池化层。何乐而不为...