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池化(pooling)是機器學習中, 常常用到的一個概念, 基本上是計算每個區域內的資料, 再將原本區域內的資料, 都改成輸出計算後的結果。 以常見的最大池化(mac pooling)為例, 其作法可以簡單透過以下步驟理解: 讀取資料(圖片) -> 依照設定的池化大小對資料(圖片)分區 -> 尋找該區域內最大值 -> 將該區域內資料都改成該區最大值 -> 將這張資料(圖片)內所有區域都執行一次 -> 輸出結果(新的圖片) 實際範例可以參考這張圖片: https://imgur.com/Icf4dFj 左邊是池化前,右邊是池化後。 請問,這樣做所帶來的狀況包含以下哪些選項? (1) 增加資料數量 (2) 加速計算速度 (3) 減少資料數量 (4) 減緩計算速度 (5) 減少過擬合發生機率 (6) 增加過擬合發生機率 (7) 增加模型能判斷的物體種類數目 (8) 減少模型能判斷的物體種類數目 發給第一個答出預設答案的人, 本篇所有的P幣。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.112.28 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PttEarnMoney/M.1591350319.A.D1C.html
ToTo0306: 文組完全看不懂www 111.83.5.85 06/05 17:53
kaorikawai: 2358 223.140.66.50 06/05 18:00
kaorikawai: 猜猜看 223.140.66.50 06/05 18:00
gincod: 那猜2368 223.138.207.3 06/05 18:02
negative0129: 那我猜1258112.104.144.177 06/05 18:06
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ian31722: 2358 118.167.184.4 06/05 18:37
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dube116: 235 1.34.132.136 06/05 18:59
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jefftie2000: 紫色 因為外星人不會戴帽子223.140.162.226 06/05 19:06
minipig0102: 3468 61.123.110.162 06/05 19:15
Julie860607: 2358 42.74.24.170 06/05 19:20
※ 編輯: ptt0211 (140.114.252.46 臺灣), 06/05/2020 19:27:07
dube116: 收到感謝~ 1.34.132.136 06/05 19:59