mise en commun

Pool

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La mise en commun moyenne est une opération de mise en commun qui calcule la valeur moyenne des correctifs d'une carte de fonctionnalité et l'utilise pour créer une carte de fonctionnalité échantillonnée (regroupée). Il est généralement utilisé après une couche convolutionnelle.

  1. Qu'est-ce que le pool maximum et la mise en commun moyen?
  2. Pourquoi utiliser la mise en commun moyen?
  3. Pourquoi la mise en commun moyenne est utilisée dans CNN?
  4. Que fait la mise en commun moyen 2D?

Qu'est-ce que le pool maximum et la mise en commun moyen?

Au maximum de mise en commun, chaque filtre est pris la valeur maximale, puis disposée en une nouvelle sortie avec une taille de 2x2 pixels. Tandis que la valeur de mise en commun moyenne prise est la valeur moyenne de la taille du filtre. La couche de classification est une couche composée d'aplatissement, de couche cachée et de fonctions d'activation.

Pourquoi utiliser la mise en commun moyen?

La méthode de mise en commun moyenne lisse l'image et donc les fonctionnalités nettes ne peuvent pas être identifiées lorsque cette méthode de mise en commun est utilisée. La mise en commun maximale sélectionne les pixels plus lumineux de l'image. Il est utile lorsque l'arrière-plan de l'image est sombre et nous ne nous intéressons que par les pixels plus légers de l'image.

Pourquoi la mise en commun moyenne est utilisée dans CNN?

Pourquoi utiliser des couches de mise en commun? Les couches de mise en commun sont utilisées pour réduire les dimensions des cartes de fonctionnalités. Ainsi, il réduit le nombre de paramètres à apprendre et la quantité de calcul effectuée dans le réseau. La couche de mise en commun résume les fonctionnalités présentes dans une région de la carte des fonctionnalités générée par une couche de convolution.

Que fait la mise en commun moyen 2D?

Classe moyenne de Papooling2d

Downs échantillonne l'entrée le long de ses dimensions spatiales (hauteur et largeur) en prenant la valeur moyenne sur une fenêtre d'entrée (de taille définie par pool_size) pour chaque canal de l'entrée. La fenêtre est décalée par des progrès le long de chaque dimension.

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