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CNN——采样层/池化层

CNN——采样层/池化层

作者: 猴子喜 | 来源:发表于2018-06-27 17:00 被阅读0次

CNN基本组成

这个最简单的卷积神经网络说到底,终究是起到一个分类器的作用

卷积层负责提取特征,采样层负责特征选择,全连接层负责分类

池化层/采样层(pooling/subsample)

下采样层 子采样层

1. 功能

特征选择/信息过滤:从一大堆特征里面选择我们需要的特征。减少参数量,防止过拟合。

pooling层不会减少feature maps的数量,只会缩减其尺寸。

2. 过程

3. 实现

这里里面没有参数需要我们学习,因为这里里面的参数都是我们设置好了,要么是Maxpooling,要么是Averagepooling。 需要指定的超参数,包括是Max还是average,窗口大小以及步长。

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