Почему сверточные нейронные сети используют максимальное объединение (визуальное объяснение) скачать в хорошем качестве

Почему сверточные нейронные сети используют максимальное объединение (визуальное объяснение)

Видео об архитектуре CNN -    • CNN Explained Visually | Why CNNs Beat ANN...   Код - https://github.com/SumitJainUTD/jupyt... 00:00 Предварительный просмотр 00:12 Что такое слой пулинга? 01:00 Обзор архитектуры CNN 01:50 Объяснение максимального пулинга 04:26 Пулинг с другими слоями 06:12 Демонстрация в реальном времени В этом видео мы подробно рассмотрим слой максимального пулинга в сверточных нейронных сетях (CNN). Вы узнаете: ✔ Что такое Max Pooling в CNN ✔ Почему слои пулинга используются после свертки ✔ Как работает Max Pooling шаг за шагом ✔ Как Max Pooling уменьшает пространственные измерения ✔ Как пулинг помогает контролировать переобучение ✔ Реальная интуиция, лежащая в основе выбора признаков Это видео является частью моей серии «Объяснение архитектуры CNN» и идеально подходит для: • Начинающих в глубоком обучении • Изучающих компьютерное зрение • Инженеров по машинному обучению и искусственному интеллекту • Подготовки к собеседованию Если вы изучаете CNN и хотите получить понятное, наглядное объяснение без лишней теории, это видео для вас. 📌 Смотрите следующие серии: ➡ Объяснение сверточного слоя ➡ Объяснение сглаживающего и полносвязного слоев 👍 Ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь на канал, чтобы получать больше контента по глубокому обучению #CNN #MaxPooling #DeepLearning #ComputerVision #MachineLearning