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池化层的改进
时间 2021-01-12
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卷积神经网络
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从新的角度看池化层 池化可以看成是对滑动窗口内的激活值(activation)线性加权,作用是降采样( downsampling)。具体的数学形式如下: 设F为池化函数,I为输入的特征图(FeatureMap), O为池化后的输出,考虑单通道情况下, I x , y , O x , y I_{x,y},O_{x,y} Ix,y,Ox,y分别表示输入和输出在坐标(x,y)处的激活值, Ω \Om
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