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2016-11-08 20:27:59
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cnn
注意力机制
电路
卷积神经网络
CNN-Syllabus
基于注意力机制的cnn-lstm模型图
模型图 构架图
池化示意图
一种典型的卷积神经网络结构
E——R
Pooling是卷积神经网络中的一种操作,用于降低特征图的空间尺寸,减少计算量和参数数量。常见的池化方式有最大池化、平均池化等。最大池化是在局部区域内取最大值作为该区域的特征值,而平均池化则是取平均值。池化层通常放置在卷积层之后,通过在特征图上滑动一个窗口并执行池化操作来实现。池化可以有效地提取图像的显著特征,同时减少过拟合的风险。
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