1.max pooling 2.average pooling 11.卷积神经网络最后如何输出 12.其他知识 1.为什么要有卷积神经网络 我们知道一个图片是有很多像素点的,比如下面这个图片两张图片的像素点,上面的那张还好,下面那张就很大了(3是三通道) 如果直接进入一个全连接,那么计算量太大了,参数可能是几十亿。 2.边缘检测 想一想,下...
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如图2所示,标签预测模块由一个batch normalization层、一个核大小为1x1的卷积层、一个maxpooling层、一个sqrt和L2 normalization层和一个全连接层组成。然后,第j个目标xj的最终预测结果 被计算为 所有叶节点预测值与传递的分支routing modules生成的累积概率相乘的和,即 (即最后一层的2h-1个叶结点的结果)。强调 ,...
其中，绿色的1x1卷积本身就1x1卷积，所以不需要再用另一个1x1卷积。 而max pooling用来去掉卷积得到的Fea...
2.1. MaxPooling1D层 对时域1D信号进行最大值池化 keras.layers.convolutional.MaxPooling1D(pool_length=2, stride=None, border_mode='valid') pool_length:下采样因子,如取2则将输入下采样到一半长度 stride:整数或None,步长值 border_mode: ‘valid’或者‘same’注意,目前‘same’模式只能在TensorFlow作为后端...
上图是一个max pooling的过程,原理超简单,以这里为例,就是2x2的格子里面找到值最大的拿出来,所有的构成一个新的。 这个有什么用呢?上图4X4变成了2x2,数据量减少了。你自己可以通过20X20的试一下,明显会发现得到的新的map减少了。所以作用就是减少数据的量,进一步减少参数的量。参数减少了,内存会happy,速度会...
通常包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(Mean Pooling)。以最大池化为例,池化核尺寸为,池化步长为,可以看到特征图中的每一个像素点只会参与一次特征提取工作。这个过程可以用下图表示: 在这里插入图片描述重叠池化 操作和标准池化相同,但唯一不同地方在于滑动步长小于池化核的尺寸,可以想象到这样的话特征图中的某些...
通常包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(Mean Pooling)。以最大池化为例,池化核尺寸为 ,池化步长为 ,可以看到特征图中的每一个像素点只会参与一次特征提取工作。这个过程可以用下图表示: 在这里插入图片描述 重叠池化 操作和标准池化相同,但唯一不同地方在于滑动步长 ...
Max pooling 在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max...