池化

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(Pooling for Invariance)
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== Formal description ==
== Formal description ==
Formally, after obtaining our convolved features as described earlier, we decide the size of the region, say  to pool our convolved features over. Then, we divide our convolved features into disjoint  regions, and take the mean (or maximum) feature activation over these regions to obtain the pooled convolved features. These pooled features can then be used for classification.  
Formally, after obtaining our convolved features as described earlier, we decide the size of the region, say  to pool our convolved features over. Then, we divide our convolved features into disjoint  regions, and take the mean (or maximum) feature activation over these regions to obtain the pooled convolved features. These pooled features can then be used for classification.  
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【初译】:
【初译】:
形式化定义:
形式化定义:
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形式上,在获取到我们的前面讨论过的卷积特征后,我们确定区域的大小,假设是大小为 的区域来汇聚我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征区分放到 个互不相连的区域,然后取得平均(或最大)的这些区域有效特征来获取汇聚后的卷积特征。这些汇聚的特征即可以用来做分类方法。
形式上,在获取到我们的前面讨论过的卷积特征后,我们确定区域的大小,假设是大小为 的区域来汇聚我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征区分放到 个互不相连的区域,然后取得平均(或最大)的这些区域有效特征来获取汇聚后的卷积特征。这些汇聚的特征即可以用来做分类方法。
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【一审】:
【一审】:
形式化描述:
形式化描述:
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一般来说,在获取到我们前面讨论过的卷积特征后,我们要确定池化区域的大小,假设选择大小为 的来池化我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征区划分为数个大小为 的互不连接的区域,然后取得这些区域的平均(或最大)有效特征来获取池化后的卷积特征。这些池化后的特征即可以用来为分类器所使用。
一般来说,在获取到我们前面讨论过的卷积特征后,我们要确定池化区域的大小,假设选择大小为 的来池化我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征区划分为数个大小为 的互不连接的区域,然后取得这些区域的平均(或最大)有效特征来获取池化后的卷积特征。这些池化后的特征即可以用来为分类器所使用。
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【二审】:
【二审】:
形式化描述:
形式化描述:
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一般来说,在获取到我们前面讨论过的卷积特征后,我们要确定池化区域的大小(假设为 )来池化我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征划分到数个大小为 的不相交区域上,然后用这些区域的平均(或最大)特征来获取池化后的卷积特征。这些池化后的特征便可以用来做分类。
一般来说,在获取到我们前面讨论过的卷积特征后,我们要确定池化区域的大小(假设为 )来池化我们的卷积特征。那么,我们把卷积特征划分到数个大小为 的不相交区域上,然后用这些区域的平均(或最大)特征来获取池化后的卷积特征。这些池化后的特征便可以用来做分类。

Revision as of 03:02, 8 March 2013

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