池化层和卷积层的区别是1.卷积对应有卷积核,池化对应有池化核。卷积核里面有参数,但是池化核只是一个框架,里面没有参数;2.使用方面都需要,定义其大小(size),步长(stride),padding类型;3.卷积里面一般用padding same ;池化里面用padding valid。 1、池化(pooling)层的理解 池化,也即降采样(subsample),降低数据的...
(1) 全连接层 全连接层进行了信息的转化 (2)卷积层 卷积层进行信息的提取 (3)池化层 池化更多的是信息的压缩 池化层大大降低了网络模型参数和计算成本,也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说,池化层主要有以下五点作用: 增大网络感受野 抑制噪声,降低信息冗余 降低模型计算量,降低网络优化难度,防止网...
卷积层是CNN中的核心组件，它通过卷积运算对输入数据进行特征提取。卷积层由多个卷积单元组成，每个卷积单...
1、池化层的作用 在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少最后全连层中的参数数量。使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用。 2、为什么max pooling要更常用? 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...
卷积层和池化层本质不一样（不然为什么要折腾出两个层，不过也有些许类似）。卷积层是对图像的一个邻域...
卷积层 池化层 功能 提取特征 压缩特征图,提取主要特征 操作 可惜是二维的,对于三维数据比如RGB图像(3通道),卷积核的深度必须同输入的通道数,输出的通道数等于卷积核的个数。 卷积操作会改变输入特征图的通道数。 池化只是在二维数据上操作的,因此不改变输入的通道数。对于多通道的输入,这一点和卷积区别...
卷积层：提取特征。“不全连接，参数共享”的特点大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止过拟合。之所以可以“参数共享”，是因为样本存在局部相关的特性。池化层：有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸，同时又可以保留相应特征，所以主要用来降维。全...
卷积层主要负责特征提取，池化层主要负责特征压缩;卷积层通过滑动窗口进行卷积运算，池化层通过下采样操作选择特征
我的笔记：