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视频作者:浙江华络通信设备有限公司
特征筛选是排除无效、冗余的特征,把有用信息的特征挑选出来作为模型的训练数据。特征编码就是将连续特征空间中的特征量化,得到可输入到后续学习模型的特征编码向量(或矩阵)。池化是根据视频中提取的所有特征编码计算视频的特征向量,即视频信息的表示常用的池化方法有两种:和池化(Sum Pooling)和池化(Max Pooling)。和池化相当于累计所有特征编码,而池化相当于筛选显著的特征编码。视频池化得到特征向量后,常常还需要对特征向量进行化,以避免各维度特征尺度差异性而导致的学习偏差。视频智能巡检
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