大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
链接：https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492
个人觉得主要是两个作用：
1. invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)
2. 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
1. invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)
2. 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
(1) translation invariance：
这里举一个直观的例子(数字识别)，假设有一个16×16的图片，里面有个数字1，我们需要识别出来，这个数字1可能写的偏左一点(图1)，这个数字1可能偏右一点(图2)，图1到图2相当于向右平移了一个单位，但是图1和图2经过max pooling之后它们都变成了相同的8×8特征矩阵，主要的特征我们捕获到了，同时又将问题的规模从16×16降到了8×8，而且具有平移不变性的特点。图中的a（或b）表示，在原始图片中的这些a（或b）位置，最终都会映射到相同的位置。
rotation invariance：
下图表示汉字“一”的识别，第一张相对于x轴有倾斜角，第二张是平行于x轴，两张图片相当于做了旋转，经过多次max pooling后具有相同的特征
(3) scale invariance：
下图表示数字“0”的识别，第一张的“0”比较大，第二张的“0”进行了较小，相当于作了缩放，同样地，经过多次max pooling后具有相同的特征
具体来说，左边是图像输入，中间部分就是滤波器filter（带着一组固定权重的神经元），不同的滤波器filter会得到不同的输出数据，比如颜色深浅、轮廓。相当于如果想提取图像的不同特征，则用不同的滤波器filter，提取想要的关于图像的特定信息：颜色深浅或轮廓。
如下图所示
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