神经网络之CNN(一)

先介绍一下几类常用的激活函数

 

至于CNN的讲解，我个人认为这个博客讲的已经很好了，所以没有在重复的必要了

https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459

对CNN中池化层的理解

池化层分为 max-pooling   选出每个区域中的最大值作为输出。

而对于mean-pooling，需计算每个区域的平均值作为输出

 

上图中池化层1的输入是卷积层的输出，大小为24*24，对每个不重叠的2*2的区域进行降采样。最终池化层1输出一个(24/2)*(24/2)的map。

 

 

 

 

对于池化层的反向计算