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图示卷积神经网络之池化(Pooling)过程和作用
 
来源:www.cnblogs.com  编辑:xjh  2020-01-02

为了有效地减少计算量,CNN卷积神经网络使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。池化就是将输入图像进行缩小,减少像素信息,只保留重要信息。

池化的操作也很简单,通常情况下,池化区域是2*2大小,然后按一定规则转换成相应的值,例如取这个池化区域内的最大值(max-pooling)、平均值(mean-pooling)等,以这个值作为结果的像素值。



下图显示了左上角2*2池化区域的max-pooling结果,取该区域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00),作为池化后的结果,如下图:


池化区域往右,第二小块取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33),作为池化后的结果,如下图:



其它区域也是类似,取区域内的最大值作为池化后的结果,最后经过池化后,结果如下:


对所有的feature map执行同样的操作,结果如下:


最大池化(max-pooling)保留了每一小块内的最大值,也就是相当于保留了这一块最佳的匹配结果(因为值越接近1表示匹配越好)。也就是说,它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了,而只关注是不是有某个地方匹配上了。

通过加入池化层,图像缩小了,能很大程度上减少计算量,降低机器负载。

来源:
https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9754072.html


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