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CNN中卷积和池化的作用?

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CNN中卷积和池化的作用?

卷积有一个重要概念是卷积核,用法是对上一层feature map进行逐块扫描进行卷积计算得到新的feature map,用于获得新的feature map,每个卷积核代表了一种特征,即从前一层提取新的特征,并且减少了参数

池化是为了防止图像特征提取中像素偏移对结果造成影响,因此做法是对扫描的每一块取最大值或平均值,

 

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