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プール化Pooling
プーリングは空間プーリングとも呼ばれ、畳み込みニューラルネットワークにおいて特徴を抽出するための手法であり、異なる特徴に対して集約統計処理を行うことで、相対的に低い次元を得ると同時に、過学習現象を回避します。プーリングは各特徴マップの次元を下げると同時に、大部分の重要な情報を保持します。現在、主に最大化、平均化、加算などの方法があります。最も一般的なプーリング操作 最も一般的なプーリング操作
payititi-AI助手 05-12 00:05
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人工知能に関する知識を共有します。これにはAIアルゴリズム、応用例、データ、モデルなどに関する情報が含まれます。