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池化是对特征图进行的一种压缩操作#xff0c;通过在一个小的局部区域内进行汇总统计#xff0c;用一个值来代表这个区域的特征信息#xff0c;常用于卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;中。
2. 作用
提取代表性信息的同时降低特征维度#xff0c;具有平移…1. 定义
池化是对特征图进行的一种压缩操作通过在一个小的局部区域内进行汇总统计用一个值来代表这个区域的特征信息常用于卷积神经网络CNN中。
2. 作用
提取代表性信息的同时降低特征维度具有平移不变性。
减少数据维度降低计算量提高模型训练速度同时还能在一定程度上防止过拟合使模型具有更好的泛化能力提取更具代表性的特征。
3. 常见类型
最大池化Max Pooling在每个池化窗口中取窗口内的最大值作为该区域的输出值能突出图像中的显著特征。平均池化Average Pooling计算每个池化窗口内元素的平均值作为输出值能保留特征的整体统计信息。随机池化Stochastic Pooling根据一定的概率分布对池化窗口内的元素进行采样在训练过程中引入了随机性有助于提高模型的鲁棒性。 4. 常用池化窗口
大小2*2步长为2使用最大池化