Pooling

DownSampling：Pooling的全面调研

@Aiken 2021 笔记摘录：

深度神经网络中的池化方法：全面调研（1989-2020） - 知乎 ；相同论文的简单中文Version

16页综述，共计67篇参考文献。网络千奇百怪，但基础元素却大致相同！本文全面调研了1989至2020年一些著名且有用的池化方法，并主要对20种池化方法进行了详细介绍（这些方法，你都知道么？） 注1：文末附【计算机视…

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原文：《Pooling Methods in Deep Neural Networks, a Review》

整合2

池化的根本目的（Motivation）

卷积神经网络是DNN的一种特殊类型，它由几个卷积层组成，每个卷积层后都有一个激活函数和一个池化层。

池化层是重要的层，它对来自上一层的特征图执行下采样，并生成具有简化分辨率的新feature maps 。该层极大地减小了输入的空间尺寸。 它有两个主要目的。 首先是减少参数或权重的数量，从而减少计算成本。 第二是控制网络的过拟合。

• 池化可以增加网络对于平移（旋转，伸缩）的不变性，提升网络的泛化能力。
• 增大感受野；
• 降低优化难度和参数数目，

理想的池化方法应仅提取有用的信息，并丢弃无关的细节。

特征不变性、特征降维、在一定程度上防止过拟合，更方便优化