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深度学习
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关于池化(pooling)理解!!!
摘要:网上看到一个池化的解释是: 为了描述大的图像,可以对不同位置的特征进行聚合统计,如计算平均值或者是最大值,即mean-pooling和max-pooling 我的想法是,图像做卷积以后,将图像信息(特征)变强了,这时候允许减小图像的尺寸(因为卷积增强了信息,现在又牺牲 一点信息,达到数据尺寸减小但信
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posted @
2017-07-12 20:11
youxiaogeo
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