深度學習基礎--池化--Overlapping Pooling(重疊池化)
Overlapping Pooling(重疊池化)
alexnet中提出和使用。
相對於傳統的no-overlapping pooling，採用Overlapping Pooling不僅可以提升預測精度，同時一定程度上可以減緩過擬合。
相比於正常池化（步長s=2，視窗z=2） 重疊池化(步長s=2，視窗z=3) 可以減少top-1, top-5分別為0.4% 和0.3%；重疊池化可以避免過擬合。
相關推薦
深度學習基礎--池化--Overlapping Pooling(重疊池化)
Overlapping Pooling(重疊池化) alexnet中提出和使用。 相對於傳統的no-overlapping pooling，採用Overlapping Pooling不僅可以提升預測精度，同時一定程度上可以減緩過擬合。 相比於正常池化（步長s=2，視窗z=2）
深度學習基礎系列（六）| 權重初始化的選擇
初始化 附近 ace back width variable 目的 backend 概率分布 深層網絡需要一個優良的權重初始化方案，目的是降低發生梯度爆炸和梯度消失的風險。先解釋下梯度爆炸和梯度消失的原因，假設我們有如下前向傳播路徑： a1 = w1x + b1
深度學習基礎--池化--global average pooling
global average pooling 這個概念出自於 network in network。 主要是用來解決全連線的問題（代替FC），其主要是是將最後一層的特徵圖進行整張圖的一個均值池化，形成一個特徵點，將這些特徵點組成最後的特徵向量進行softmax中進行計算。 g
深度學習基礎--池化--Stochastic pooling(隨機池化)
Stochastic pooling(隨機池化) 計算過程 1）先將方格中的元素同時除以它們的和sum，得到概率矩陣； 2）按照概率隨機選中方格； 3）pooling得到的值就是方格位置的值。 使用stochastic pooling時(即test過程)，其推理過程也
深度學習基礎--池化&pooling
池化&pooling 這也就意味著在一個影象區域有用的特徵極有可能在另一個區域同樣適用。因此，為了描述大的影象，一個很自然的想法就是對不同位置的特徵進行聚合統計，例如，人們可以計算影象一個區域上的某個特定特徵的平均值 (或最大值)。 這些概要統計特徵不僅具有低得多的維度
深度學習基礎--卷積計算和池化計算公式
卷積計算和池化計算公式 卷積 卷積計算中，（）表示向下取整。 輸入：n* c0* w0* h0 輸出：n* c1* w1* h1 其中，c1就是引數中的num_output，生成的特徵圖個數。 w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;
深度學習--說一說卷積和池化
hang .com image .html 特性 3*3 方法 pool 維度 卷積是神經網絡的基礎，算是大廈的地基，卷積實際上來說就是兩個數列之間的相互處理。池化的作用我感覺主要就是減小圖像或者說矩陣的大小，並且不同的池化方法選取不同的信息作為保存信息。 轉載：htt
深度學習基礎--正則化與norm--區域性響應歸一化層(Local Response Normalization, LRN)
區域性響應歸一化層(Local Response Normalization, LRN) 區域性響應歸一化層完成一種“臨近抑制”操作，對區域性輸入區域進行歸一化。 該層實際上證明已經沒啥用了，一般也不用了。 參考資料：見郵件 公式與計算 該層需要的引數包括：
深度學習基礎--正則化與norm--Ln正則化綜述
L1正則化 L1範數是指向量中各個元素的絕對值之和。 對於人臉任務 原版的人臉畫素是 64*64，顯然偏低，但要提高人臉清晰度，並不能僅靠提高圖片的解析度，還應該在訓練方法和損失函式上下功夫。眾所周知，簡單的 L1Loss 是有數學上的均值性的，會導致模糊。
深度學習基礎--正則化與norm--L1範數與L2範數的聯絡
L1範數與L2範數的聯絡 假設需要求解的目標函式為：E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)為損失函式，用來評價模型訓練損失，必須是任意的可微凸函式，r(x)為規範化約束因子，用來對模型進行限制。 根據模型引數的概率分佈不同，r(x)一般有: 1）L1正規化
深度學習基礎--正則化與norm--正則化(Regularization)
正則化(Regularization) 一種防止過擬合，提高泛化能力的技巧，因此演算法正則化的研究成為機器學習中主要的研究主題。此外，正則化還是訓練引數數量大於訓練資料集的深度學習模型的關鍵步驟。 正則化可以避免演算法過擬合，過擬合通常發生在演算法學習的輸入資料無法反應真實的分佈
深度學習基礎--正則化與norm--正則化技術
正則化技術 一種防止過擬合，提高泛化能力的技巧，因此演算法正則化的研究成為機器學習中主要的研究主題。此外，正則化還是訓練引數數量大於訓練資料集的深度學習模型的關鍵步驟。 正則化可以避免演算法過擬合，過擬合通常發生在演算法學習的輸入資料無法反應真實的分佈且存在一些噪聲的情況。
深度學習基礎--CNN的視覺化技術
CNN的視覺化技術 可以很好地“理解”中間的特徵層和最後的分類器層。通過類似診斷（視覺化+“消除”研究ablation study）的方式。 論文中以alexnet舉例 這種視覺化技術幫助我們找到了超越Alex-net的結構，本文還通過在ImageNe
深度學習基礎系列（十）| Global Average Pooling是否可以替代全連線層？
Global Average Pooling(簡稱GAP，全域性池化層)技術最早提出是在這篇論文（第3.2節）中，被認為是可以替代全連線層的一種新技術。在keras釋出的經典模型中，可以看到不少模型甚至拋棄了全連線層，轉而使用GAP，而在支援遷移學習方面，各個模型幾乎都支援使用Global Average
自己動手實現深度學習框架-6 卷積層和池化層
程式碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (轉載請註明出處!) # 目標 上個階段使用MLP模型在在MNIST資料集上實現了92%左右的準確率，達到了tensorflow同等模型的水平。這個階段要讓cut
【轉】深度學習基礎概念理解
器） 好處 網站 water weight tar 直觀 str view 原文鏈接 神經網絡基礎 1）神經元（Neuron）——就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎麽做。當我們獲取信息時，我們一般會處
20180813視頻筆記 深度學習基礎上篇（1）之必備基礎知識點 深度學習基礎上篇（2）神經網絡模型視頻筆記：深度學習基礎上篇（3）神經網絡案例實戰 和 深度學習基礎下篇
計算 概念 人臉識別 大量 png 技巧 表現 lex github 深度學習基礎上篇（3）神經網絡案例實戰 https://www.bilibili.com/video/av27935126/?p=1 第一課:開發環境的配置 Anaconda的安裝 庫的安裝 Windo
深度學習基礎系列（二）| 常見的Top-1和Top-5有什麽區別？
ack [1] 隨機 排名 array gen spa imp 概率分布 在深度學習過程中，會經常看見各成熟網絡模型在ImageNet上的Top-1準確率和Top-5準確率的介紹，如下圖所示： 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什
深度學習---基礎篇
一、入門學習資源 1、首推：Keras中文文件：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 神經網路的大結構： 一個網路結構首先需要的是 第一階段：輸入，Note：這裡的輸入是一個向量。 第二階段：特徵提取，其實就是我們常見的VGG
深度學習基礎--DL的發展歷史
DL的發展歷史 1）從ML到DL 在Machine Learning時代，複雜一點的分類問題效果就不好了，Deep Learning深度學習的出現基本上解決了一對一對映的問題，比如說影象分類，一個輸入對一個輸出，因此出現了AlexNet這樣的里程碑式的成果。 2）從DL到