下列关于卷积神经网络 CNN 的描述中 哪些是正确的 A 池化层只能采用最大池化操作 用来降低特征图的维度 减少计算量 B Dropout层是一种正则化手段 仅在CNN的训练阶段使用 测试时被移除 C 卷积层中的滤波器 或卷积核 通过在输入数据上滑动 学习并提取局部特征 D 在CNN中 激活函数如ReLU通常应用于卷积层之后 增加...
常用的池化做法是对每个滤波器的输出求最大值。我们并不需要对整个矩阵都做池化,可以只对某个窗口区间做池化。例如,下图所示的是2x2窗口的最大值池化(在NLP里,我们通常对整个输出做池化,每个滤波器只有一个输出值): CNN的最大池化。来源:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#pool 为什么要池化呢?
在图像识别中,卷积层是卷积神经网络(CNN)的重要组成部分。下列哪项不属于卷积层的主要功能( )A. 局部感知B. 参数共享C. 平移不变性D. 全局最大池化
最大池化由于其在特征提取方面的效率通常更受青睐,但在某些情况下,平均池化或者两者的结合使用可能会提供更好的结果。通过对池化层的深入理解和正确应用,我们可以有效地提升CNN模型在图像处理任务中的性能和效率。 3. 池化层在CNN中的作用 池化层在卷积神经网络中的作用不仅限于特征提取,它们还对降低整个网络的计算复...
在图像识别中,卷积层是卷积神经网络(CNN)的重要组成部分。下列哪项不属于卷积层的主要功能( ) A.局部感知 B.参数共享 C.平移不变性 D.全局最大池化 23-24高三上·全国·课后作业 查看更多[1] 更新时间:2024/08/10 17:41:14 纠错 收藏 下载 加入试卷 ...
有这个趋势，可能被卷积步长取代
2，精度基本不变。一些论文也试过上面这两个替换，不影响。比较骚的还有fractional max pooling ...
3、卷积层的最大池化问题 MaxPooling Over Time是NLP中CNN模型中最常见的一种下采样操作。意思是对于某个Filter抽取到若干特征值,只取其中得分最大的那个值作为Pooling层保留值,其它特征值全部抛弃,值最大代表只保留这些特征中最强的,而抛弃其它弱的此类特征(正如上图所示的那样)。 CNN中采用Max Pooling操作有几个...
CNN是一种数学结构,通常由三种类型的层(或构建块)组成:卷积,池化和完全连接的层。前两个卷积和池化层执行特征提取,而第三个是完全连接的层,将提取的特征映射到最终输出,例如分类。卷积层在CNN中起关键作用,CNN由一堆数学运算组成,例如卷积,一种特殊类型的线性运算。在数字图像中,像素值存储在二维(2D)网格中,即...
CNN就绪后,我们接着来看MPC。我们将使用当前最先进的SPDZ协议,因为它允许我们只使用两个服务器,也允许我们通过将特定计算转移到离线阶段以改善在线表现。 和其他典型的安全计算协议一样,所有计算在一个域中进行,此处的域由一个质数Q表示。这意味着我们需要编码CNN使用的浮点数为以一个质数为模的整数,这给Q带来一些...