卷积神经网络学习笔记与心得（4）池化

图片经过卷积、激活后的结果一般带有大量原图信息。 上图中卷积核提取的是竖直方向上的连续像素，但是，被增强的像素只占了结果的1/3，对于多层网络，其余重要性较低的信息也被传入了下一层网络，造成了不必要的浪费，因此需要用池化对卷基层得到的结果做聚合统计。池化的理论基础是：图像相邻位置的像素是相关的，即使间隔一段尺寸对图像进行采样，得到的结果依旧能保持大部分信息。常用的池化方式有最大池化和均值池化。池化

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