移动最大池化层(64s) 最大池化和ReLU的顺序是可以交换的。经典的卷积池化是这样: 可以把它调整成这样: 切换顺序将使24个epoch的训练时间进一步减少3秒,而网络功能完全没有变化。 甚至还可以进一步把池化提前: 这能进一步使训练时间缩短5秒,但会导致网络的改变。不过实验表明,这样做对测试精度的负面影响很小,基线是94.1%
卷积神经网络:- 特点:专门处理图像和音频等网格状数据。- 原理:通过卷积层提取特征,池化层减少参数。- 应用:图像识别、语音识别。2. 循环神经网络:- 特点:适用于时间序列和文本等序列数据。- 原理:通过循环传递信息,捕捉序列上下文。- 应用:语言模型、语音识别。#深度学习 #机器学习 #编程 #算法 #人工智能 44 ...