【深度学习】神经网络和深度学习--卷积和池化的作用_民生

创始人

2024-06-01 13:17:04

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深度学习通常指训练大型深度的神经网络的过程。

与传统的神经网络模型相比，深度学习模型在结构上与之非常相似；
不同的是，深度学习模型的“深度”更大，“深度”的体现就是神经网络层数多，神经网络每一层的结点数多。
本章介绍两种深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络，以及它们分别在图像处理、文本处理和语音处理上的效果。

invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)
保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。
但印象里，新paper都爱用1X1的卷积来取代池化了。

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