JavaShuo
欄目
標籤
卷積神經網絡的局部鏈接和權值共享
時間 2020-07-14
標籤
神經網絡
局部
鏈接
權值
共享
简体版
原文
原文鏈接
卷積神經網絡(CNN)是一種目前計算機視覺領域普遍使用的深度學習網絡,與傳統的人工神經網絡結構不一樣,它包含有很是特殊的卷積層和降採樣層(有些文章和書籍裏又稱之爲池化層、匯合層),其中卷積層和前一層採用局部鏈接和權值共享的方式進行鏈接,從而大大下降了參數數量。降採樣層能夠大幅下降輸入維度,從而下降網絡複雜度,使網絡具備更高的魯棒性,同時可以有效的防止過擬合。因爲以上設計,卷積網絡主要
>>阅读原文<<
相關文章
1.
卷積神經網絡的局部連接和權值共享
2.
如何理解卷積神經網絡中的權值共享
3.
卷積神經網絡中的權值共享
4.
卷積神經網絡卷積層和池化層學習、權值共享!!
5.
卷積神經網絡中的參數共享/權重複制
6.
卷積神經網絡(cnn)參數(權重)共享
7.
卷積神經網絡與全鏈接神經網絡
8.
卷積和卷積神經網絡
9.
深度學習(十五)卷積神經網絡CNN(4)---權值共享
10.
全鏈接神經網絡和卷積神經網絡的區別
更多相關文章...
•
Markdown 鏈接
-
Markdown 教程
•
網絡體系的構成和類型
-
TCP/IP教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
卷積神經網絡
神經網絡
卷積神經網絡-進化史
卷積神經網絡發展歷程
深度學習-卷積神經網絡
外部鏈接
卷積
共享
神經網
神經網路
XLink 和 XPointer 教程
網站品質教程
網站建設指南
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
[最佳實踐]瞭解 Eolinker 如何助力遠程辦公
2.
katalon studio 安裝教程
3.
精通hibernate(harness hibernate oreilly)中的一個」錯誤「
4.
ECharts立體圓柱型
5.
零拷貝總結
6.
6 傳輸層
7.
Github協作圖想
8.
Cannot load 32-bit SWT libraries on 64-bit JVM
9.
IntelliJ IDEA 找其歷史版本
10.
Unity3D(二)遊戲對象及組件
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
卷積神經網絡的局部連接和權值共享
2.
如何理解卷積神經網絡中的權值共享
3.
卷積神經網絡中的權值共享
4.
卷積神經網絡卷積層和池化層學習、權值共享!!
5.
卷積神經網絡中的參數共享/權重複制
6.
卷積神經網絡(cnn)參數(權重)共享
7.
卷積神經網絡與全鏈接神經網絡
8.
卷積和卷積神經網絡
9.
深度學習(十五)卷積神經網絡CNN(4)---權值共享
10.
全鏈接神經網絡和卷積神經網絡的區別
>>更多相關文章<<