自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法
自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法本文是在[1]的基础上进行的二次归纳。0x00池化(pooling)的作用 首先，回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2]。filter(特征抽取器，卷积核，CV上称之为滤波器）在一个窗口（textregion）上可以抽取出一个特征值...
Python 字符串池化的前提
这篇文章主要介绍了Python 字符串池化的前提，文中示例代码非常详细，帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下
Java面试突击：为什么需要线程池？什么是池化技术？
在 Java 语言中，提高程序的执行效率有两种实现方法，一个是使用线程、另一个是使用线程池，今天我们就来聊聊线程池的优点，以及池化技术及其应用。
对象池化技术 org.apache.commons.pool
恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。JakartaCommonsPool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架，以及若干种各具特色的对象池实现，可以有效地减少处理对象池化时的工作量，为其它重要的工作留下更多的精力和时间。创建新的对象并初始化的操作，可能...
PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling实例
今天小编就为大家分享一篇PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
今天小编就为大家分享一篇pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)
本篇文章主要介绍了浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
【深度学习篇】--神经网络中的池化层和CNN架构模型
一、前述本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。二、池化Pooling1、目标降采样subsample，shrink（浓缩），减少计算负荷，减少内存使用，参数数量减少（也可防止过拟合）减少输入图片大小（降低了图片的质量）也使得神经网络可以经受一点图片平移，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平...