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   -> 人工智能 -> 深度学习池化层的作用 -> 正文阅读

[人工智能]深度学习池化层的作用

目录

一、概述

二、池化分类

1、Max Pooling:最大池化

2、Average Pooling:平均池化?

三、池化作用

1.、invariance(不变性),

2、降维度

3、增大感受野

4、获得定长输出。

5、防止过拟合或有可能会带来欠拟合。

6、减小计算量和内存消耗

7、非线性和鲁棒性

8、聚合特征

9、下采样(downsamping)


一、概述

? ? ?池化(Pooling):也称为欠采样下采样。主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量,减小过拟合,同时提高模型的容错性。

? ? ? ?上图就是一个池化的示意图,用了一个10*10的卷积核,对20*20的图像分块不重叠的进行了池化,池化之后featuremap为2*2的大小。

二、池化分类

1、Max Pooling:最大池化

  Max Pooling:选取最大的,我们定义一个空间邻域(比如,2*2的窗口),并从窗口内的修正特征图中取出最大的元素,最大池化被证明效果更好一些。

2、Average Pooling:平均池化?

  Average Pooling:平均的,我们定义一个空间邻域(比如,2*2的窗口),并从窗口内的修正特征图中算出平均值。

3、其它类型的池化

三、池化作用

1.、invariance(不变性),

? ? ?这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度)。

2、降维度

? ? 降低优化难度和参数。保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力。


3、增大感受野

4、获得定长输出。

? ? 文本分类的时候输入是不定长的,可以通过池化获得定长输出


5、防止过拟合或有可能会带来欠拟合。

6、减小计算量和内存消耗

7、非线性和鲁棒性

8、聚合特征

9、下采样(downsamping)

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加:2021-09-10 10:50:39  更:2021-09-10 10:54:02 
 
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