深圳公司免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè),推廣優(yōu)化網(wǎng)站,淄博一推網(wǎng)絡(luò)科技有限公司,wordpress門戶型多欄設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)與實(shí)踐 1. 池化操作 池化是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的第二個(gè)基本操作，相較于卷積操作，它更容易理解。下面以最大池化（max pooling）為例進(jìn)行詳細(xì)說明。 假設(shè)我們有一個(gè) 44 的矩陣 A： [ A = egin{pmatrix} 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16end{pmatrix}]要進(jìn)行最大池化操作，我們需要定義一個(gè)大小為 (n_K×n_K) 的區(qū)域，這里我們?nèi)?(n_K = 2)。具體步驟如下：1. 從矩陣 A 的左上角開始，選取一個(gè) 2×2 的區(qū)域，即：[egin{pmatrix}1 2 5 6end{pmatrix}]對(duì)這個(gè)區(qū)域內(nèi)的元素應(yīng)用最大池化操作，選取其中的最大值，記為 (B_1)，即 (B_1 = max{1, 2, 5, 6} = 6)。2. 將 2×2 的窗口向右移動(dòng)兩列（通常移動(dòng)的列數(shù)與所選區(qū)域的列數(shù)相同），選取新的區(qū)域：[egin{pmatrix}3 4 7 8end{pmatrix}]同樣進(jìn)行最大池化操作，得到 (B_2 = max{3, 4, 7, 8} = 8