【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型
一、前述本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。二、池化Pooling1、目标降采样subsample，shrink（浓缩），减少计算负荷，减少内存使用，参数数量减少（也可防止过拟合）减少输入图片大小（降低了图片的质量）也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平...
一、前述本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。二、池化Pooling1、目标降采样subsample，shrink（浓缩），减少计算负荷，减少内存使用，参数数量减少（也可防止过拟合）减少输入图片大小（降低了图片的质量）也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平...