卷积层可以有效降低输入的维度。 减少后面层的计算量。 iii、导入参数共享 卷积层通过参数共享,可以大大减少网络需要学习的参数量。 提高参数利用效率。 iv、边界处理 卷积层也可以处理图像的边界,提取位置信息。 池化层的主要作用是: 对特征图进行下采样 减少参数,控制过拟合 提取不变特征 具体来说,池化可以: i、...
提高计算效率：通过减少特征图的尺寸，池化层提高了网络的计算效率。增强平移不变性：池化层使得网络对输入...
卷积层：提取特征。“不全连接，参数共享”的特点大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止过拟合。之所以可以“参数共享”，是因为样本存在局部相关的特性。池化层：有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸，同时又可以保留相应特征，所以主要用来降维。全...
CNN中卷积层、池化层和全连接层分别有什么作用和区别? 已引用 8 位答主的内容 查看AI 回答 6 1 1 打开App,看其他 3 个精彩回答App 内打开是否在知乎 App 内阅读全文 取消确认