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池化方法总结(Pooling)
在卷积神经网络中 我们经常会碰到池化操作 而池化层往往在卷积层后面 通过池化来降低卷积层输出的特征向量 同时改善结果 不易出现过拟合 为什么可以通过降低维度呢 因为图像具有一种 静态性 的属性 这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在
Deep Learning
pooling
池化
Overlapping Pooling
Spatial Pyramid Pool