池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸 从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。

相关问题

• 隐藏层中的池化层作用是（)训练参数 对原始特征信号进行采样。
  2017-04-12
• 能够提取出图片边缘特征的网络是A.输出层B.卷积层C.全连接层D.池化层
  2017-04-13
• 卷积神经网络中 卷积层可以实现特征提取 池化层可以实现特征降维。
  2022-08-09
• 由于池化层没有需要求解的参数 因此其对反向传播中梯度计算没有影响
  2022-08-22
• 在卷积网络中 卷积层的参数是卷积核和偏置 池化层没有参数 因此在误差反向传播时只要优化卷积层
  2022-08-30