卷积层和池化层在CNN中的作用分别为:
卷积层的主要作用是:
i、提取特征
卷积层使用卷积核过滤器,对输入进行卷积操作。
从而提取输入中的特定特征。
ii、降维
卷积层可以有效降低输入的维度。
减少后面层的计算量。
iii、导入参数共享
卷积层通过参数共享,可以大大减少网络需要学习的参数量。
提高参数利用效率。
iv、边界处理
卷积层也可以处理图像的边界,提取位置信息。
池化层的主要作用是:
- 对特征图进行下采样
- 减少参数,控制过拟合
- 提取不变特征
具体来说,池化可以:
i、降维
使用固定规则进行下采样,有效降低输入的维数。
ii、控制过拟合
通过降维来控制模型的复杂度,防止过拟合。
iii、提取不变特性
池化层提取的是区域内不变的主要特性。
iv、加速运算
池化层由于降维,能有效降低后续层的计算量。
总的来说:
- 卷积层主要是用于提取特征和降维
- pooling层主要用于降维、控制过拟合和提取不变特征
两种层通过不同的手段,最终均完成了:
- 提取空间特征
- 降低特征维度
- 控制模型复杂度