一. 最大池化 池化：把图片使用均等大小网格分割，并求网格内代表值的操作 最大池化：将网格中的最大值作为这个网格的代表值 二. 使用4*4网格对图像进行最大池化操作 import cv2 import numpy as np # max pooling,G is the size of the wi ...
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2020-03-15 13:32:48
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卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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原文： https://www.cnblogs.com/yanggb/p/10629387.html 我们在工作中或多或少都使用过线程池。但是为什么要使用线程池呢？从它的名称中我们就可以猜到，线程池是使用了一种池化技术（Pooling Technology）。和很多其他池化技术一样，都是为了更高效的 ...
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2020-03-14 23:54:09
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SPP Net作用 解决的问题：主要解决RCNN的问题，selective算法算法会找到若干个ROI区域，每个区域都不一样，进行CNN提取特征之后，进入全连接的向量维度不一样问题，使用SPP net思想加入一个ROI POOling，不用resize失真，使得一次提取到特征值，不是逐个从图像resi... ...
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2020-03-13 21:05:17
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连 ...
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2020-02-15 11:26:56
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数据库连接池（Database Connection Pooling）在程序初始化时创建一定数量的数据库连接对象并将其保存在一块内存区中，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接以避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技 ...
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数据库 时间：
2020-02-06 21:34:40
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卷积神经网络 整体结构 全连接层:相邻层的所有神经元之间都有连接 CNN的结构 Convolution层 ReLU层 Pooling层 靠近输出的层中使用了"Affine ReLU"组合 最后的输出层中使用了"Affine Softmax"组合 卷积层 全连接层存在的问题 数据的形状被忽视:图像向全 ...
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2020-02-05 18:03:02
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深度学习系列 | Global Average Pooling是否可以替代全连接层？ Global Average Pooling(简称GAP，全局池化层)技术最早提出是在这篇论文（第3.2节）中，被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层 ...
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2020-02-04 10:46:22
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1. 池化层：由1个filter组成，对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理，压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map，而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值，通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样处理： ...
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2020-01-30 17:05:49
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2020年应该思考的问题 1、基础问题 为什么使用U-net网络？好处是什么？与FCN网络相比，有什么不同？ 项目中为什么使用空洞卷积？好处是？ 训练中出现过拟合现象的原因？解决的方法？ 分类相关框架：VGGNet的卷积核尺寸是多少？max pooling使用的尺寸？为什么使用3×33×3的尺寸？ ...
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2020-01-29 18:22:17
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