深度學習基礎--池化--Overlapping Pooling(重疊池化)
Overlapping Pooling(重疊池化)
alexnet中提出和使用。
相對於傳統的no-overlapping pooling,採用Overlapping Pooling不僅可以提升預測精度,同時一定程度上可以減緩過擬合。
相比於正常池化(步長s=2,視窗z=2) 重疊池化(步長s=2,視窗z=3) 可以減少top-1, top-5分別為0.4% 和0.3%;重疊池化可以避免過擬合。
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