本文目录一览

1，请教在采购中POOLING是什么意思

就是AA的意思pooling principle共同分担原则
虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

请教在采购中POOLING是什么意思

2，图像分类中的pooling是对特征的什么来操作的结果是什么

三大底层特征即：颜色、纹理和形状特征。 颜色特征常用的特征提取与匹配方法：（1）颜色直方图（2）颜色集（3） 颜色矩（4）颜色聚合向量（5）颜色相关图 纹理常用的特征提取与匹配方法：（1）统计方法（2）几何法 （3）模型法（4）信号处理法 形状常用的特征提取与匹配方法：（1）边界特征法（2）傅里叶形状描述符法（3）几何参数法（4）形状不变矩法

图像分类中的pooling是对特征的什么来操作的结果是什么

3，数据库连接连接字符串中 pooling 什么意思

数据库连接缓冲池吧 ,指定缓冲池大小的
pooling=false意思是关闭连接池，通常情况下，建议开启。多数数据库是默认开启的，比如sqlserver，也有些是默认关闭的，比如sqlite，具体的需要看驱动的文档。是否开启，以及连接池设置成多大，开发人员是不用过多的关心的，真正该关心这个的是 工作在第一线的运维人员，比如dba

数据库连接连接字符串中 pooling 什么意思

4，卷积神经网络pooling层有什么用

pooling理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。一副24*24的图像。用5*5卷积核卷积，结果是20*20（四周各-2），经过2*2池化，变成10*10.通过池化，数据规模进一步缩小，训练所需时间从而降低。

5，CNN网络的pooling层有什么用

最直接的作用是引入了不变性，比如最常见的conv-max pooling，因为取一片区域的最大值，所以这个最大值在该区域内无论在哪，max-pooling之后都是它，相当于对微小位移的不变性。而如果我们对输入pooling前的层做一些精心设计，让pooling region里对应的是设计后的一些性质变化，那么pooling就相当于实现了对这种设计出来的变化的不变性。比如旋转(当然就旋转而言这个方法似乎不是很好)来自知乎的答案
如果你用post，把以上作为params，post到这个action，则只需要在action中写 private int sdepartmentid; private string schartype; private int iplannumber; 然后给他们三个setter getter就行了，action自然会拿到值的。

6，如何理解 卷积 和pooling

卷积的运算可以分为反转、平移，相乘，求和。 在图像处理中，图像是一个大矩阵，卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程，就是先把小矩阵反转，然后平移到某一位置，小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格，然后把对应小格里面的数相乘，把所有对应小格相乘的结果相加求和，得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值，替换原来的值。就是上述说到的，反转、平移、相乘、求和。 一般图像卷积就是从第一个像素（小格）开始遍历到最后一个像素（小格）。之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积，只是模板不同。
pooling理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。一副24*24的图像。用5*5卷积核卷积，结果是20*20（四周各-2），经过2*2池化，变成10*10.通过池化，数据规模进一步缩小，训练所需时间从而降低。

文章TAG：pooling  请教在采购中POOLING是什么意思  
下一篇