CNN—pooling层的作用

此处是个人见解：欢迎微信探讨：lp5319 1、使构建更深层次的网络变得可行； 2、使得filters获得更多的全局和contextual（上下文）信息； 3、使训练可行，也可以说使得训练变得更高效，主要是针对深层次的网络结构来说； 4、使得 特征map大小和数量进行更好的选择（权衡）。例如，就用输入到全连接层的前一层conv来说，特征map太大的话，特征数量就不易太多，通过pooling，使得特

>>阅读原文<<