作者Haikyuu (!!)
看板DataScience
標題[問題] convolution with stride VS. pooling
時間Mon Jun 18 03:58:31 2018
convolution with stride跟pooling都是將feature map變小張的方法
例如convolution with stride=2的輸出大小相當於2x2的pooling的輸出大小
那想請問這兩者的使用上是怎麼取捨的呢?
我認為convolution丟掉的資訊量比較少，所以DCGAN才使用convolution而非pooling
來使Discriminator可以分辨細微差異
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1F：推 sma1033: conv比較慢啊，吃比較多運算資源 06/18 08:32
2F：→ Mchord: Pooling會造成一定程度的平移不變性，純圖片辨識或特徵抽 06/18 10:56
3F：→ Mchord: 取很適合，但偵測等牽涉到定位的問題則否。 06/18 10:56
4F：→ wrt: 建議conv不要加stride，這是運算速度考量。 06/18 13:41
5F：→ wrt: 相同效果用pooling只要參數調好，並不會有loss。 06/18 13:41
6F：→ Mchord: stride2跟pooling2出來值就不一樣了，不會有loss是指哪個 06/19 20:32
7F：→ Mchord: 方面？ 06/19 20:32
8F：→ TOEFLiBT100: alphaGo就沒有用pooling, 用pooling隔壁棋子就不見了 06/19 23:27
9F：→ TOEFLiBT100: 還怎麼下贏？ 06/19 23:27
10F：推 wwwc: 加stride會變慢喔？ 06/24 14:11