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精通機器學習
book

精通機器學習

by Aurélien Géron
April 2020
Intermediate to advanced
816 pages
18h 32m
Chinese
GoTop Information, Inc.
Content preview from 精通機器學習
池化層
|
443
權總和
所以總共需要
2.25
億次浮點乘法
這種情況不像全連接層那麼糟糕
但仍然需要
大量的計算
此外
如果特徵圖是用
32-bit
浮點數來表示的
摺積層的輸出將佔用
200 ×
150 × 100 × 32 = 9,600
bits12 MB
RAM
8
這只是一個實例而已
如果訓練批次有
100
個實例
這一層將使用
1.2 GB
RAM
在推理
也就是為新實例進行預測
期間
一個階層佔用的
RAM
可以在下一層計算結束
時釋出
所以只會使用兩個連續的階層所需的
RAM
但是在訓練期間
在順向傳遞的過
程中算出來的東西都必須保留起來
讓逆向傳遞使用
所以你需要的
RAM
至少
是所
有階層需要的
RAM
的總數
如果你的訓練因為記憶體不足而崩潰了
你可以試著降低小批次的大小
你也可以試著利用步幅來降低維數
或移除一些階層
或試著將
32-bit
點數換成
16-bit
浮點數
或是將
CNN
分配給多台裝置
接下來我們要介紹
CNN
的第二種常見的元素
池化層
pooling layer)。
池化層
知道摺積網路如何運作之後
池化層就很容易瞭解了
它們的目的是抽取輸入圖像的
子樣
也就是縮小它
來降低計算負擔
記憶體使用量
以及參數的數量
進而約束過擬的
風險
)。
如同摺積層
池化層裡面的各個神經元都被接到上一層有限數量的神經元的輸出
那些
神經元都位於一個小型的矩形感受區裡面
你必須和之前一樣定義它的大小
步幅
以及
填補類型
但是池化神經元沒有權重
它的工作只是使用
max
最大值
mean
平均
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ISBN: 9789865024345