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Deep Learning系统实训之三:卷积神经网络

时间:2018-05-16 14:10:06      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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边界填充(padding):卷积过程中,越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次,越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少,填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部,而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果,故填充值选择均用0来填充。

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池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作,以减少计算量:池化几乎不用平均池化,多用最大池化操作,对于最大池化,多选择特征图种每个小区域最大的那个值保留下来,因值最大,对应的信息也越重要,故最应将其保留。

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Deep Learning系统实训之三:卷积神经网络

原文:https://www.cnblogs.com/ariel-dreamland/p/9045093.html

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