一文解释清卷积神经网络中池化层的作用「建议收藏」

池化层:池化层夹在连续的卷积层中间,用于压缩数据和参数的量,减小过拟合。简而言之,如果输入是图像的话,那么池化层的最主要作用就是压缩图像。池化层分为3类,平均池化,最大池化和随机池化。拿最大池化举个例子:上图的例子是按步幅2进行2X2的最大池化时的处理顺序。最大池化是获得最大值的运算,“2X2”表示目标区域的大小。如上图所示,从2X2的窗口的移动间隔为2个元素。另外,一般来说,池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。比如3X3的窗口的步幅会设为3,4X4的窗口的步幅会设为4等。而最大池化的优点是:

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

池化层:池化层夹在连续的卷积层中间, 用于压缩数据和参数的量,减小过拟合。简而言之,如果输入是图像的话,那么池化层的最主要作用就是压缩图像。

池化层分为3类,平均池化,最大池化和随机池化。

拿最大池化举个例子:
在这里插入图片描述
上图的例子是按步幅2进行2X2的最大池化时的处理顺序。最大池化是获得最大值的运算,“2X2”表示目标区域的大小。如上图所示,从2X2的窗口的移动间隔为2个元素。另外,一般来说,池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。比如3X3的窗口的步幅会设为3,4X4的窗口的步幅会设为4等。
而最大池化的优点是:能够减小卷积层参数误差造成估计值均值的偏移,更多保留纹理信息。

特征:

1.没有要学习的参数

池化层和卷积层不同,没有要学习的参数。池化只是从目标区域中取最大值(或平均值),所以不存在要学习的参数。

2.通道数不发生变化

经过池化运算,输入数据和输出数据的通道数不会发生变化。
在这里插入图片描述

3.对微小的位置变化具有鲁棒性

输入数据发生微小偏差时,池化仍会返回相同的结果。因此,池化对输入数据的微小偏差具有鲁棒性。比如,3X3的池化的情况下,如下图,池化会吸收输入数据的偏差(根据数据不同,结果可能不一致)。
在这里插入图片描述
可能有人会问了,为什么标题是解释池化层的作用,为什么一直在说最大池化。原因是在图像识别领域,主要使用的是最大池化。

而平均池化的作用是:能减小邻域大小受限造成的估计值方差增大,更多保留图像背景信息。

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