通过将pool_size增加到 (5x5),模型的准确性和损失如何变化?为什么会这样?
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- ShowMeAI 2023-01-02 22:27关注
深度学习中的pooling层(池化层)用于减少图像的尺寸,使用窗口移动并在窗口内执行特定操作来实现这一目的。窗口大小是指pooling层使用的窗口的大小,这对模型的效果有以下影响:
- 窗口大小较小:窗口较小时,pooling层保留的信息较多,可以保留更多的细节和图像的纹理信息。这可能会使模型的准确性更高,但同时也可能会使模型的训练和测试时间变长。
- 窗口大小较大:窗口较大时,pooling层保留的信息较少,可以去除一些细节和纹理信息。这可能会导致模型的准确性降低,但同时也可以使模型的训练和测试时间缩短。
因此增大pool_size,准确率可能会微微下降,loss会变大一点点
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