卷積神經網絡學習筆記與心得（4）池化

圖片經過卷積、激活後的結果一般帶有大量原圖信息。 上圖中卷積核提取的是豎直方向上的連續像素，但是，被增強的像素只佔了結果的1/3，對於多層網絡，其餘重要性較低的信息也被傳入了下一層網絡，造成了不必要的浪費，因此需要用池化對卷基層得到的結果做聚合統計。池化的理論基礎是：圖像相鄰位置的像素是相關的，即使間隔一段尺寸對圖像進行採樣，得到的結果依舊能保持大部分信息。常用的池化方式有最大池化和均值池化。池化

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