池化
From Ufldl
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【初译】: | 【初译】: | ||
不变式的汇聚 | 不变式的汇聚 | ||
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如果人们选择图像中的连续范围作为汇聚区域,并且只是汇聚相同(重复)的隐藏单元产生的特征。那么,这些汇聚单元就成为转换不变式。这就意味着即使图像经理了一个小的转换之后,相同的(汇聚的)特征仍然是有效的。转换不变式这种特征通常在许多任务中(例如:对象检测,声音识别)是我们期望得到的,即使在图像做了转换之后,样例(图像)的标记仍然保持不变。例如,如果你取得一个MNIST位置数据并且把它向左侧或右侧转换,那么不论最终的位置在哪里,你可能都会期望你的分类方法仍然能够把它当做相同的位置数据而精确地区分开。 | 如果人们选择图像中的连续范围作为汇聚区域,并且只是汇聚相同(重复)的隐藏单元产生的特征。那么,这些汇聚单元就成为转换不变式。这就意味着即使图像经理了一个小的转换之后,相同的(汇聚的)特征仍然是有效的。转换不变式这种特征通常在许多任务中(例如:对象检测,声音识别)是我们期望得到的,即使在图像做了转换之后,样例(图像)的标记仍然保持不变。例如,如果你取得一个MNIST位置数据并且把它向左侧或右侧转换,那么不论最终的位置在哪里,你可能都会期望你的分类方法仍然能够把它当做相同的位置数据而精确地区分开。 | ||
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