池化

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(Pooling for Invariance)
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如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域,并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征,那么,这些池化单元就具有平移不变性(translation invariant)。这就意味着即使图像经历了一个小的平移之后,依然会产生相同的(池化的)特征。在很多任务中(例如物体检测、声音识别),我们都更希望得到具有平移不变性的特征,因为即使图像经过了平移,样例(图像)的标记仍然保持不变。例如,如果你处理一个MNIST数据集的数字,把它向左侧或右侧平移,那么不论最终的位置在哪里,你都会期望你的分类器仍然能够精确地将其分类为相同的数字。
如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域,并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征,那么,这些池化单元就具有平移不变性(translation invariant)。这就意味着即使图像经历了一个小的平移之后,依然会产生相同的(池化的)特征。在很多任务中(例如物体检测、声音识别),我们都更希望得到具有平移不变性的特征,因为即使图像经过了平移,样例(图像)的标记仍然保持不变。例如,如果你处理一个MNIST数据集的数字,把它向左侧或右侧平移,那么不论最终的位置在哪里,你都会期望你的分类器仍然能够精确地将其分类为相同的数字。
(*MNIST是一个手写数字库识别库: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
(*MNIST是一个手写数字库识别库: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
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== Formal description ==
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Revision as of 04:42, 8 March 2013

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