特征筛选是排除无效、冗余的特征，5G智能矿山，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，5G智能矿山多少钱，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。5G智能矿山
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