在看卷积神经网,pooling层的怎么计算
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参考技术A pooling通常分为两种,一种是max-pooling,就是在一个固定大小的滑动窗口中取最大值,另一种是mean-pooling,顾名思义就是在一个固定大小的滑动窗口中取平均值。至于窗口的滑动方式就与卷积层一样了。本回答被提问者采纳读书报告--04神经网络基础学习
1.卷积神经网络的激活函数--Relu
使用新的激活函数--Relu,公式如下:
2.卷积神经网络的网络架构:卷积层、Pooling层(也叫池化层)、全连接层
2.1卷积层的计算公式:
其中D为卷积层的深度
附:图像大小、步幅和卷积后的Feature Map大小关系:
W、H:卷积前原图像的宽、高(两者相同)
F:filter的宽度
P:原始图像周围补0圈数
S:步幅大小
2.2 Pool层,即池化层--主要主要是下采样
常用的由Max Pooling(取各样本的最大值)和Mean Pooling(取各样本的平均值)
Max Pooling
2.3 全连接层--和全连接神经网络一样
3.卷积神经网络的训练
此知识还在学习中,待补充。
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CNN 卷积神经网络 池化层Pooling 动手学深度学习v2 pytorch