池化層的做用和種類

原鏈接：https://blog.csdn.net/XX_123_1_RJ/article/details/86677482

 

池化的原理或者是過程：pooling是在不一樣的通道上分開執行的（就是池化操做不改變通道數），且不須要參數控制。而後根據窗口大小進行相應的操做。通常有max pooling、average pooling等。

一. 池化層主要的做用

1. 首要做用，下采樣（downsamping）
2. 降維、去除冗餘信息、對特徵進行壓縮、簡化網絡複雜度、減小計算量、減小內存消耗等等。各類說辭吧，總的理解就是減小數量。
3. 實現非線性（這個能夠想一下，relu函數，是否是有點相似的感受？）。
4. 能夠擴大感知野
5. 能夠實現不變性，其中不變性包括，平移不變性、旋轉不變性和尺度不變性。

參考鏈接：

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620
• https://www.zhihu.com/question/36686900
• https://blog.csdn.net/LIYUAN123ZHOUHUI/article/details/61920796

二. 池化主要有哪幾種：

1. 通常池化（General Pooling）：其中最多見的池化操做有平均池化和最大池化：

　　　　平均池化（average pooling): 計算圖像區域的平均值做爲該區域池化後的值。

　　　　最大池化（max pooling）： 選圖像區域的最大值做爲該區域池化後的值。