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2024年9月4日
神经网络之卷积篇:详解池化层(Pooling layers)
摘要: 详解池化层 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,来看一下。 先举一个池化层的例子,然后再讨论池化层的必要性。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,
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posted @ 2024-09-04 10:07 Oten
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