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O agrupamento médio é uma operação de agrupamento que calcula o valor médio para patches de um mapa de recursos e o usa para criar um mapa de recurso desmembrado (agrupado). Geralmente é usado após uma camada convolucional.
- O que é o pérolamento máximo e o pool médio?
- Por que usar o pool médio?
- Por que o pool médio é usado na CNN?
- O que o pool médio de 2D faz?
O que é o pérolamento máximo e o pool médio?
No máximo, cada filtro é tomado o valor máximo e depois organizado em uma nova saída com um tamanho de 2x2 pixels. Enquanto o valor médio de agrupamento obtido é o valor médio do tamanho do filtro. A camada de classificação é uma camada que consiste em achatamento, camada oculta e funções de ativação.
Por que usar o pool médio?
O método médio de agrupamento suaviza a imagem e, portanto, os recursos nítidos podem não ser identificados quando esse método de agrupamento é usado. Max Pooling seleciona os pixels mais brilhantes da imagem. É útil quando o fundo da imagem está escuro e estamos interessados apenas nos pixels mais leves da imagem.
Por que o pool médio é usado na CNN?
Por que usar camadas de agrupamento? As camadas de agrupamento são usadas para reduzir as dimensões dos mapas de recursos. Assim, reduz o número de parâmetros para aprender e a quantidade de computação realizada na rede. A camada de pool resume os recursos presentes em uma região do mapa de recursos gerados por uma camada de convolução.
O que o pool médio de 2D faz?
Classe médiaPooling2D
As amostras diminuem a entrada ao longo de suas dimensões espaciais (altura e largura), assumindo o valor médio em uma janela de entrada (do tamanho definido por pool_size) para cada canal da entrada. A janela é deslocada pelos passos ao longo de cada dimensão.
