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浙大研究生课程_鲁棒性_tensorflow案例实战视频课程 训练神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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后面加上你的这个向量的长度的这么一个特征空间,所以说。 其实这是一个巨大的这个需要去学习的一个特征,空间那这个事我们是不需要在这么大的这个空间去做运算的那么卷机,那就可以有效的有效的去降低我们这个模型的这个参数量,它通过去提取当中的特征,把一些武器。要的这些偏向于噪音的这些东西就可以,你就可以不需要去关注他,那你最后真正输入到这个网络里面的这个非常态就会非常的小,就比如说以手写体数字为例,就从这个784维的一个向量不能降低到。这个几十位的这么一个项链,那么此话曾是用来做什么的?那词换成是用于缩小数据规模的一种非线性计算成,我们通常为了降低特征的维度,需要对输入数据进行采样,它具体的做法呢就是在一个或者多个。卷积层后面增加雌化成,那池化层呢,其实有三个参数决定,第1个是慈化类型,通常我们使用这个最大磁化跟平均值画,这两种也就是我们开始在这个微商里面看到的,有这个average pooling。那么第2个呢,就是这个瓷盒的大小,那这个词核的大小决定了我们这个采样的这个啊,这个窗口的这个大小,还有一个就是这个磁化盒的一个滑动键的s,那下面我们给了一个磁化层的一个事例。 假设我们有一个2×
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