PPT | 科研论文配图 | 池化层
✨由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化（pooling）操作。
✨池化层可对提取到的特征信息进行降维，实现下采样，同时保留了特征图中主要信息，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；另一方面进行特征压缩，提取主要特征，减少过拟合风险。但其实池化更多程度上是一种计算性能的一个妥协，强硬地压缩特征的同时也损失了一部分信息。
✨池化的几种常见方法包括：平均池化 与 最大池化
✨由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化（pooling）操作。
✨池化层可对提取到的特征信息进行降维，实现下采样，同时保留了特征图中主要信息，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；另一方面进行特征压缩，提取主要特征，减少过拟合风险。但其实池化更多程度上是一种计算性能的一个妥协，强硬地压缩特征的同时也损失了一部分信息。
✨池化的几种常见方法包括：平均池化 与 最大池化
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