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deep-learning - 最大池层vs卷积的步伐表现

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 09:23:00

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在大多数体系结构中，conv层之后是池化层(max / avg等)。由于这些池化层只是在选择上一层的输出(即conv)，我们是否可以仅使用跨度为2的卷积并期望在减少处理需求的情况下获得相似的精度结果？

最佳答案

是的，那可以做到。它在文件'Striving for simplicity: The all convolutional net' https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf中进行了解释。引用本文:

'We find that max-pooling can simply be replaced by a convolutional layer with increased stride without loss in accuracy on several image recognition benchmarks'

关于deep-learning - 最大池层vs卷积的步伐表现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44666390/

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