卷积核、偏置值、非线性函数(也就是激活函数)。 池化层可以理解成一个采样层,其超参数一共只有两个,分别是矩阵大小f和步长s。池化层的输出维度或者说通道数和输入一致。 池化层的反向传播方式按照mean pooling和max pooling不同而有所区别,对于mean pooling,将loss均摊到上一层即可;对于max pooling,需要在前向传...
卷积层池化和激活函数的顺序 简单来讲,先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一样的,先池化进行了下采样,那么在激活函数的时候就减少了消耗 Activation function after pooling layer or convolutional layer?
池化层通常用在连续若干组卷积和激活函数层之后用来对输入特征图进行降温处理减少参数运算量 参考答案: 正确。池化层(Pooling Layer)是卷积神经网络(CNN)中的一种常见层,它通常被放置在连续的卷积层和激活...点击查看答案 你可能感兴趣的试题 问答题课程考试中 点击查看答案 问答题R-CNN,通常检测速度高于yolo但检测...
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