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池化函數(Pooling Function)
時間 2021-01-02
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1. 池化(Pooling)概念 在神經網絡中,池化函數(Pooling Function)一般在卷積函數的下一層。在經過卷積層提取特徵之後,得到的特徵圖代表了 比 像素 更高級的特徵,已經可以交給 分類器 進行訓練分類了。但是我們 每一組卷積核 都生成 一副與原圖像素相同大小的 卷積圖,節點數一點沒少。如果使用了 多個卷積核 還會使得通道數比之前多的多!我靠,這維度不一下子上去了嘛
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