CNN中卷积层和池化的作用和理解

时间 2021-01-02

标签深度学习繁體版

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承接上文对CNN的介绍[学习笔记P20-CNN]，下面来看看一些细节梳理： CNN框架：池化层（pooling layer)也叫做子采样层（subsampling layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。为什么conv-layer之后需要加pooling_layer? 卷积层【局部连接和权重共享】虽然可以显著减少网络中连接的数量，但特征映射组中的神经元个数并没有显

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