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pooling，請教在采購中POOLING是什么意思

來源：整理 時間：2023-08-22 21:55:21 編輯：智能門戶 手機版

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1，請教在采購中POOLING是什么意思

就是AA的意思pooling principle共同分擔原則
雖然我很聰明，但這么說真的難到我了

請教在采購中POOLING是什么意思

2，圖像分類中的pooling是對特征的什么來操作的結果是什么

三大底層特征即：顏色、紋理和形狀特征。 顏色特征常用的特征提取與匹配方法：（1）顏色直方圖（2）顏色集（3） 顏色矩（4）顏色聚合向量（5）顏色相關圖 紋理常用的特征提取與匹配方法：（1）統(tǒng)計方法（2）幾何法 （3）模型法（4）信號處理法 形狀常用的特征提取與匹配方法：（1）邊界特征法（2）傅里葉形狀描述符法（3）幾何參數(shù)法（4）形狀不變矩法

圖像分類中的pooling是對特征的什么來操作的結果是什么

3，數(shù)據(jù)庫連接連接字符串中 pooling 什么意思

數(shù)據(jù)庫連接緩沖池吧 ,指定緩沖池大小的
pooling=false意思是關閉連接池，通常情況下，建議開啟。多數(shù)數(shù)據(jù)庫是默認開啟的，比如sqlserver，也有些是默認關閉的，比如sqlite，具體的需要看驅動的文檔。是否開啟，以及連接池設置成多大，開發(fā)人員是不用過多的關心的，真正該關心這個的是 工作在第一線的運維人員，比如dba

數(shù)據(jù)庫連接連接字符串中 pooling 什么意思

4，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡pooling層有什么用

pooling理論在于，圖像中相鄰位置的像素是相關的。對一幅圖像每隔一行采樣，得到的結果依然能看。經(jīng)過一層卷積以后，輸入的圖像尺寸變化不大，只是縮小了卷積核-1。根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)的相關性，在每個nxn區(qū)域內，一般2x2，用一個數(shù)代表原來的4個數(shù)，這樣能把數(shù)據(jù)縮小4倍，同時又不會損失太多信息。一副24*24的圖像。用5*5卷積核卷積，結果是20*20（四周各-2），經(jīng)過2*2池化，變成10*10.通過池化，數(shù)據(jù)規(guī)模進一步縮小，訓練所需時間從而降低。

5，CNN網(wǎng)絡的pooling層有什么用

最直接的作用是引入了不變性，比如最常見的conv-max pooling，因為取一片區(qū)域的最大值，所以這個最大值在該區(qū)域內無論在哪，max-pooling之后都是它，相當于對微小位移的不變性。而如果我們對輸入pooling前的層做一些精心設計，讓pooling region里對應的是設計后的一些性質變化，那么pooling就相當于實現(xiàn)了對這種設計出來的變化的不變性。比如旋轉(當然就旋轉而言這個方法似乎不是很好)來自知乎的答案
如果你用post，把以上作為params，post到這個action，則只需要在action中寫 private int sdepartmentid; private string schartype; private int iplannumber; 然后給他們三個setter getter就行了，action自然會拿到值的。

6，如何理解 卷積 和pooling

卷積的運算可以分為反轉、平移，相乘，求和。 在圖像處理中，圖像是一個大矩陣，卷積模板是一個小矩陣。按照上述過程，就是先把小矩陣反轉，然后平移到某一位置，小矩陣的每一個小格對應大矩陣里面的一個小格，然后把對應小格里面的數(shù)相乘，把所有對應小格相乘的結果相加求和，得出的最后結果賦值給小矩陣中央小格對應的圖像中小格的值，替換原來的值。就是上述說到的，反轉、平移、相乘、求和。 一般圖像卷積就是從第一個像素（小格）開始遍歷到最后一個像素（小格）。之后的平滑、模糊、銳化、邊緣提取等本質上都是卷積，只是模板不同。
pooling理論在于，圖像中相鄰位置的像素是相關的。對一幅圖像每隔一行采樣，得到的結果依然能看。經(jīng)過一層卷積以后，輸入的圖像尺寸變化不大，只是縮小了卷積核-1。根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)的相關性，在每個nxn區(qū)域內，一般2x2，用一個數(shù)代表原來的4個數(shù)，這樣能把數(shù)據(jù)縮小4倍，同時又不會損失太多信息。一副24*24的圖像。用5*5卷積核卷積，結果是20*20（四周各-2），經(jīng)過2*2池化，變成10*10.通過池化，數(shù)據(jù)規(guī)模進一步縮小，訓練所需時間從而降低。
文章TAG：pooling請教在采購中POOLING是什么意思

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