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播布客_k-means聚类算法_最邻近规则knn分类应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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径。 但是,直观地,使用卷积层的平移不变性似乎很可能减少全连接模型中达到同样性能的参数数 量。反过来,这将导致更快的卷积模型的训练,并最终,将有助于我们使用卷基层建立度深网络。 顺便提一下,卷积(ConVOIUtionaD这一名称源自方程(125)中的操作符有时被称为一"^卷 积(convolution)。稍微更精确些,人们有时把这个方程写成ai = σ(b + W * a0),其中ai表示出 自一个特征映射的输出激活值集合,a0是输入激活值的集合,而*被称为一个卷积操作。我们 不打算深入使用卷积数学,所以你不用对此太担心。但是至少值得知道这个名称从何而来。 混合层:除了刚刚描述的卷积层,卷积神经网络也包含混合层(pooling layers)。混合层通 常紧接着在卷积层之后使用。它要做的是简化从卷积层输出的信息。 详细地说,一个混合层取得从卷积层输出的每一个特征映射 并且从它们准备一个凝缩的特 征映射。例如,混合层的每个单元可能概括了前一层的一个(比如)2 × 2的区域。作为一个具 体的例子,一"常见的混合的程序被称为最大值混合(max-pooling)。在最大值混合中,一"混
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