上採樣、轉置卷積、上池化
上採樣： UnSampling階段沒有使用MaxPooling時的位置信息，而是直接將內容以插值方式來擴充Feature Map，屬於人工特徵工程，沒有要學習的參數 常用的上採樣插值方法有： 最近鄰插值(Nearest neighbor interpolation) 雙線性插值(Bi-Linear interpolation) 雙立方插值(Bi-Cubic interpolation) 上池化：
相關文章
- 1. 卷積神經網絡 卷積 池化 上下采樣
- 2. 反捲積(Deconvolution)、上採樣(UNSampling)與上池化(UnPooling)
- 3. 上採樣、上池化、雙線性插值、反捲積梳理
- 4. 上採樣，反捲積，上池化概念區別
- 5. 【小組彙報】20201027-卷積、池化、上採樣
- 6. 卷積層梯度反向傳播，反捲積，上採樣以及反池化
- 7. 卷積和池化的區別、圖像的上採樣（upsampling）與下采樣（subsampled）
- 8. 反捲積(Deconvolution)上採樣(Upsampling)上池化(Unpooling)的區別——附翻譯
- 9. Up-sampling with Transposed Convolution（轉置卷積上採樣）
- 10. Tensorflow的反捲積（上採樣）
- 更多相關文章...
- • PHP 文件上傳 - PHP教程
- • 服務器上的 XML - XML 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • IntelliJ IDEA代碼格式化設置
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積神經網絡 卷積 池化 上下采樣
- 2. 反捲積(Deconvolution)、上採樣(UNSampling)與上池化(UnPooling)
- 3. 上採樣、上池化、雙線性插值、反捲積梳理
- 4. 上採樣，反捲積，上池化概念區別
- 5. 【小組彙報】20201027-卷積、池化、上採樣
- 6. 卷積層梯度反向傳播，反捲積，上採樣以及反池化
- 7. 卷積和池化的區別、圖像的上採樣（upsampling）與下采樣（subsampled）
- 8. 反捲積(Deconvolution)上採樣(Upsampling)上池化(Unpooling)的區別——附翻譯
- 9. Up-sampling with Transposed Convolution（轉置卷積上採樣）
- 10. Tensorflow的反捲積（上採樣）