CNN 1.9 Pooling Layers

时间 2021-01-08

标签 Andrew学习笔记神经网络繁體版

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pooling（池化）层的作用 1 减少展示量（特征量） 2 提高计算速度 3 使一些特征的检测功能更强大举例说明 pooling背后的机制–以max pooling为例这里来说一下max pooling背后的机制。如果你把这个4x4的区域看作某个特征的集合，即神经网络某个层中的激活状态。那么一个大的数字意味着它或许检测到了一个特定的特征。所以，左侧上方的四分之一区域有这样的特征，它或许是

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