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深度学习入门课程 池化层(pooling)原理_张志华_语义网络表示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

深度学习入门课程 池化层(pooling)原理_张志华_语义网络表示_中国AI数据

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示了模型中的一些SoftMax激活。虽然我们没有嵌入关于256种颜色类别的含义或关系的先验信息,例如像素值51和52是相邻的,但是模型预测的分布是有意义的,可以是多模态的、倾斜的、尖峰的或长尾的。还要注意,颜色值0和255通常获得更高的概率,因为它们通常更频繁。离散分布的另一个优点是,我们不担心分布质量的一部分位于区间[0,255]之外,这是连续分布的典型情况。 5.4。残余连接 网络的另一个核心组成部分是剩余连接。在表2中,我们展示了在12层cifar-10行lstm模型中有剩余连接、有标准跳过连接或两者都有的结果。我们看到,使用剩余连接和使用跳过连接一样有效;同时使用两者也是有效的,并保留了优势。 当同时使用剩余连接和跳过连接时,我们在表3中看到行lstm的性能得到了改善 表2。行lstm网络中剩余连接和跳过连接对cifar-10验证集(位/分维)的影响。 随着深度的增加。我们尝试过的12层LSTM都是这样。 表3。层数对在cifar-10验证集上评估并以位/分维度量的负对数似然的影响。 模型 NLL测试 表4。nats中mnist上不同模型的测试集性能(负对数似
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