阅读背景:

面试常问的深度学习(DNN、CNN、RNN)的相关问题

来源:互联网 
2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人,不但会带来非常大的计算量,而且容易出现过拟合,解决过拟合的办法就是让模型尽量“泛化”,也就是再“模糊”一点,那么一种方法就是把图像中局部区域的特征做一个平滑压缩处理,这源于局部图像一些特征的相似性(即局部相关性原理)。2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人,不但会带来非常大的计算量,而且容易出现


你的当前访问异常,请进行认证后继续阅读剩余内容。

分享到: