Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)

Du weißt inzwischen, dass ein Convolutional Neural Network aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional Layern besteht. In dem folgenden Video-Transkript befassen wir uns mit der Funktionsweise eines weiteren Bausteins eines typischen CNNs: dem sogenannten Pooling Layer.

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Herkunftsnachweis: "Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Pooling Layers in CNNs (PDF)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
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Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Ludmila Himmelspach

AI, Artificial Intelligence, Bildanalyse, Bilderkennung, Bildklassifikation, Bildsegmentierung, Convolutional Layer, Feature Map, Informatik, KI, KI-System, Kategorisierung, Lokalisierung, Max-Pooling, Optimierungsparameter, Overfitting, Pooling Layer, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, maschinelles Sehen, visuelle Wahrnehmung

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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