卷积神经网络pooling层有什么用

拼命紾惜 3个月前已收到1个回答举报

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pooling 理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。

对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。一副24*24的图像。用5*5卷积核卷积，结果是20*20（四周各-2），经过2*2池化，变成10*10. 通过池化，数据规模进一步缩小，训练所需时间从而降低。

21小时前

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