博客
关于我
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——池化层(1)
阅读量:233 次
发布时间:2019-02-28

本文共 601 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

以下是优化后的文本:


考虑到池化操作涉及二维空间的概念,文字解释可能会导致一些混淆。为了进一步理解,我们可以通过一个具体的例子来分析。

假设输入是一个4×4像素的图像,如图6-15所示。这种情况下,我们可以将输入图像的像素组合成一个2×2的矩阵,确保每个像素的位置互不重叠。

经过池化处理后,输入图像会缩小到2×2像素的大小。图6-16展示了使用平均池化和最大池化两种方法的结果。

从数学角度来看,池化过程实际上可以看作是一种卷积操作。与卷积层不同之处在于,池化层的卷积区域是固定的且互不重叠。

接下来,我们将通过一个具体的例子来进一步阐述这一概念。

在实际应用中,池化层有几个重要作用。首先,它可以在一定程度上补偿物体的偏心和倾斜。例如,池化层可以提高对图像中偏离图像中心的物体(如猫)的识别能力。

其次,由于池化操作会显著减小图像的大小,这使得后续的计算量大大降低,有助于防止过拟合。

以MNIST数据库为例,我们可以通过一个简单的神经网络来实现图像识别功能。该数据库包含70,000多幅手写数字图像,其中60,000幅用于训练,10,000幅用于验证测试。

每幅图像都是一个28×28像素的黑白图像,如图6-17所示。考虑到训练时间,我们可以选择仅使用10,000幅图像来训练模型,训练数据与验证数据的比例为8:2。


本文内容基于《Matlab深度学习》一书内容,更多精彩技术文章请关注相关平台。

转载地址:http://ohop.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Mysql tinyint(1)与tinyint(4)的区别
查看>>
mysql union orderby 无效
查看>>
mysql where中如何判断不为空
查看>>
mysql workbench6.3.5_MySQL Workbench
查看>>
MySQL Workbench安装教程以及菜单汉化
查看>>
MySQL Xtrabackup 安装、备份、恢复
查看>>
mysql [Err] 1436 - Thread stack overrun: 129464 bytes used of a 286720 byte stack, and 160000 bytes
查看>>
MySQL _ MySQL常用操作
查看>>
MySQL – 导出数据成csv
查看>>
MySQL —— 在CentOS9下安装MySQL
查看>>
mysql 不区分大小写
查看>>
mysql 两列互转
查看>>
MySQL 中开启二进制日志(Binlog)
查看>>
MySQL 中文问题
查看>>
MySQL 中日志的面试题总结
查看>>
mysql 中的all,5分钟了解MySQL5.7中union all用法的黑科技
查看>>
Mysql 中的日期时间字符串查询
查看>>
MySQL 中锁的面试题总结
查看>>
MySQL 中随机抽样:order by rand limit 的替代方案
查看>>
MySQL 为什么需要两阶段提交?
查看>>