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CNN中常见的池化操作有哪些,作用是什么?

CNN中常见的池化操作有哪些,作用是什么?

  1. CNN中常见的池化操作只要是两种,平均值池化和最大值池化
  2. 最大值池化常用于分类任务,是指在输入数据的局部区域内取最大值作为输出。最大池化的作用是降低特征图的尺寸,减少参数数量,并且提取输入数据中最显著的特征。
  3. 平均池化操作是指在输入数据的局部区域内取平均值作为输出。与最大池化类似,平均池化也可以降低特征图的尺寸,减少参数数量,并对输入数据进行平滑处理。
  4. 除了能显著的降低参数量外,还能够保持对平移、伸缩和旋转操作的不变性。例如(1,5,3)经过最大池化后是5,左移一位(5,3,1)那么他还是8,右移一位(0,1,5)还是5,所以能够保持平移不变性。

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