池化

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== 池化: 概述 ==
== 池化: 概述 ==
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在通过卷积获得了特征(features)之后,下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲,人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器,例如softmax分类器,但这样做面临计算量的挑战。例如:对于一个96X96像素的图像,假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征,每一个特征和图像卷积都会得到一个(96 8 + 1) * (96 8 + 1) = 7921维的卷积特征,由于有400个特征,所以每个样例(example)都会得到一个892 * 400 = 3,168,400维的卷积特征向量。学习一个拥有超过3百万特征输入的分类器十分不便,并且容易出现过拟合(over-fitting)。
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在通过卷积获得了特征(features)之后,下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲,人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器,例如softmax分类器,但这样做面临计算量的挑战。例如:对于一个96X96像素的图像,假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征,每一个特征和图像卷积都会得到一个<math>(96-8+1)*(96-8+1)=7921</math>维的卷积特征,由于有400个特征,所以每个样例(example)都会得到一个<math>89^2 * 400 = 3,168,400</math>维的卷积特征向量。学习一个拥有超过3百万特征输入的分类器十分不便,并且容易出现过拟合(over-fitting)。

Revision as of 13:08, 19 March 2013

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