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达观数据深度学习资料之卷积神经网络(下篇)
深度学习
卷积神经网络
达观数据深度学习资料之卷积神经网络(下篇) 4.2什么是池化? 在通过卷积获得特征后进行分类,依然面临计算量大的挑战。及时一张96×96像素的图片,经过400个8×8的卷积核获取特征,每个特征映射图有(96-8+1)×(96-8+1)=7921维特征,总共有400×7921=3768400维特征向量,在此基础上进行分类是一个计算量很大的过程,由此引出了池化操作。 卷积神经网络的一个重要步骤是池化,对输入划分不重叠的矩形,对于每个矩形进行池化函数操作,例如取最大值、取最小值、加权平均等。池化的优势在于(1)
达观数据
2018-03-30
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达观数据深度学习资料之卷积神经网络(上篇)
深度学习
卷积神经网络
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 (上篇) 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一,通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
达观数据
2018-03-30
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