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DAY 15
1
AI & Data

TensorFlow 系列 第 15

[Day15] CNN - Pooling

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Hi ! Day15 !
今天要介紹的是卷積神經網路CNN 的 Pooling Layer池化層~

Pooling Layer 池化層:

池化層在卷積神經網路CNN中扮演了一個重要的角色,是一種非線性形式的降採樣,可以幫助縮小Feature map的大小。非線性池化函式有多種不同形式,以下會介紹較常使用的「最大池化Max Pooling」以及 「平均池化Average Pooling」。

最大池化Max Pooling

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20220930/20152603sNnab0wIB6.jpg

平均池化Average Pooling

Reference

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/卷积神经网络

https://www.brilliantcode.net/1586/convolutional-neural-networks-2-pooling-layer/

https://programmathically.com/what-is-pooling-in-a-convolutional-neural-network-cnn-pooling-layers-explained/


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