圖像分類中Max-pooling和Average-pooling的區別

池化操作時在卷積神經網絡中經常採用過的一個基本操作，一般在卷積層後面都會接一個池化操作，但是近些年比較主流的ImageNet上的分類算法模型都是使用的max-pooling，很少使用average-pooling，這對我們平時設計模型時確實有比較重要的參考作用，但是原因在哪裏呢？ 通常來講，Max-pooling的效果更好. 雖然max-pooling和average-pooling都對數據做了下

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