cnn网络中池化会导致精度降低吗
时间: 2024-05-21 22:10:19 浏览: 34
基于CNN深度学习网络的交通标志识别
不一定。池化操作可以帮助减少特征图的大小,并且可以提取出局部特征。在某些情况下,池化可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。但是在某些情况下,池化可能会导致信息丢失,从而导致精度降低。因此,是否使用池化操作应该根据具体问题和数据集来决定。在一些最新的神经网络结构中,也有一些替代池化的方法被提出来,如空间金字塔池化、平均池化等。
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基于CNN深度学习网络的交通标志识别