卷积应该是在阅读经典论文GoogleNet的时候,当然我说的是我第一次接触,并不代表GoogleNet(包含了InceptionV1-V4)是第一个使用 卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了减少模型参数量,在每一个较大卷积...
(1)池化层的作用:进行特征选择,降低特征数量,从而减少参数量。一句话概括就是:特征图尺寸减小,但通道数不变。 卷积层虽然可以减少网络中连接的数量,但特征图中的特征数并没有显著减少(因为通道数的增加,反而大幅提高了分类器的输入特征维度),如果后面接一个分类器,分类器的输入维数仍然很高,很容易出现过拟合的情况...
池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论过,推文地址为:点这里,当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射...
池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论过,推文地址为: 点这里 ,当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射能力和可以保持一定量的平移不变...
10.池化层和全连接层的介绍是2023全网最新【深度学习与计算机视觉】教程!TensorFlow框架、神经网络模型、图像分类、目标检测与分割实战,比刷剧还爽!的第71集视频,该合集共计102集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
8-池化层的作用是商汤科技图像处理实战项目【OpenCV+Pytorch+CNN】实战讲解!视觉算法工程师必知必会!(深度学习/计算机视觉/图像处理/神经网络)的第84集视频,该合集共计90集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
黑马程序员上传的教育视频:池化层,粉丝数146174,作品数18761,免费在线观看,视频简介:该阶段是深度学习的入门课程,主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用,IO操作,以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识,并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络,实现对
池化层通常紧跟在卷积层之后,用于对卷积层输出的特征图进行下采样操作。下采样是一种减少数据维度的方法,可以有效地降低模型复杂度,提高模型的泛化能力。池化层可以分为最大池化和平均池化两种常见的方式。 最大池化是池化层中最常见的一种方式。它的操作非常简单,即在特定的窗口内选择最大值作为池化后的值。例如,...
池化层简介 池化层是卷积神经网络中常用的一种层,也称为下采样层。池化层的主要作用是对输入数据进行下采样,即减小特征图的大小,同时保留重要的特征信息。 池化层一般有两种类型:最大池化和平均池化。其中,最大池化是选取输入数据中每个子区域的最大值作为输出,而平均池化则是选取每个子区域的平均值作为输出。
池化层(Pooling layers) 除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性。 假如输入是一个 4×4 矩阵,用到的池化类型是最大池化( max pooling)。执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵。执行过程非常简单,把 4×4 的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同...