Maxpooling是深度学习中一种常用的池化操作,它的作用主要有以下几个方面: 1.降低特征图的维度:Maxpooling操作会将特征图中每个小区域(比如2x2的小块)中的最大值取出来作为输出,这样可以将特征图的维度降低,从而减少模型参数,提高模型的泛化能力。 2.提取特征:Maxpooling可以在不改变特征图大小的情况下,将每个小区...
maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度) 2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1) translation invariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需...
🔍 作用一:不变性Max Pooling具有不变性,这种不变性包括平移不变性、旋转不变性和尺度不变性。举个简单的例子,考虑一个黄色的区域中有一个黑色的“横折”形状。经过2x2的filter后,我们得到了一个3x3的输出;再经过3x3的最大池化后,我们得到了一个1x1的输出,值为3。可以看出,“横折”这个形状在经过池化后得到的...
maxpooling 最大池化的作用 的作用:保持图像的特征同时减少数据量, 最大池化的计算: 原始数据(input): 利用3*3的池化核(kenel_size =3) ceil_mode:这个参数控制边缘的地方是取最大值 还是不取 经过池化操作以后 output=maxpooling(input,kenel_size,ceil_mode=?) 1.当ceil_model=true,边缘处取最大值。 例...
maxpooling主要有两大作用1.invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度) 2.保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1)translationinvariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1 ...
最大池化的作用在于保持图像特征的同时减少数据量，简化计算过程并防止过拟合。最大池化通过使用固定大小的滑动窗口（通常为3*3）对输入数据进行操作。滑动窗口的每个位置取最大值，从而达到数据降维的效果。在最大池化的操作中，有一个参数ceil_mode，用于控制边缘位置的处理。当ceil_mode设为true时，边缘...
CNN中采用MaxPooling操作有几个好处:首先,这个操作可以保证特征的...的特征。一般在Pooling层之后连接全联接层神经网络,形成最后的分类过程。 可见,卷积和Pooling是CNN中最重要的两个步骤。下面我们重点介绍NLP中CNN模型常见的Pooling操作 智能推荐 pooling池化的作用...
maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度) 2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1) translation invariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需...
maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度)2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1) translation invariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需要...