अधिकांश आर्किटेक्चर में, पूल परतों (अधिकतम/औसत आदि) द्वारा रूपांतरण परतों का पालन किया जा रहा है। चूंकि उन पूलिंग परतें केवल पिछली परत (यानी रूपांतरण) के आउटपुट का चयन कर रही हैं, क्या हम केवल स्ट्रॉइड 2 के साथ रूपांतरण का उपयोग कर सकते हैं और कम प्रक्रिया की आवश्यकता के साथ समान सटीकता परिणामों की अपेक्षा कर सकते हैं?अधिकतम प्रदर्शन परत के साथ अधिकतम पूल परत बनाम कनवॉल्यूशन
5
A
उत्तर
6
हां यह किया जा सकता है। इसकी पेपर 'Striving for simplicity: The all convolutional net'
https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf में समझाया गया। कागज से उद्धरण:
'हम पाते हैं कि अधिकतम-पूलिंग बस पर कई छवि मान्यता मानक सटीकता में वृद्धि हुई हानि के बिना कदम के साथ एक convolutional परत द्वारा बदला जा सकता है'
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उत्तर के लिए धन्यवाद। तो, उद्योग अधिकतम पूल का उपयोग क्यों कर रहा है? –
गूगल से हालिया पेपर 'मोबाइलनेट्स: कुशल कनवॉल्यूशनल नेटवर्क' सीएनएन परतों में पूलिंग का उपयोग नहीं करता है (यह एफसी से पहले अंत में है)। गति गति की तुलना में नगण्य हो सकता है। –