综述:最大池化，平均池化，全局最大池化和全局平均池化？区别原来是这样

最新推荐文章于 2025-04-19 23:19:35 发布
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文章标签： 卷积神经网络 深度学习
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本文详细介绍了卷积神经网络中的池化操作，包括最大池化、平均池化、全局最大池化和全局平均池化。池化主要用于创建空间层次结构，降低计算成本并实现平移不变性。最大池化因其对最大值的选择而常用，有助于提高模型性能。平均池化则保留更多次重要信息，但适用情况依赖于问题需求。全局池化常用于减少特征图维度，特别是在分类器中。Keras API提供了对这些池化层的便捷表示和使用方式。

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综述:最大池化，平均池化，全局最大池化和全局平均池化？区别原来是这样

摘要

创建ConvNets通常与池化层并驾齐驱。更具体地说，我们经常看到其他层，例如最大池化。但是他们是什么？为什么有必要，以及它们如何帮助训练机器学习模型？以及如何使用它们？

我们在此博客文章中回答这些问题。

首先，我们将从概念层面看一下池化操作。我们探索了ConvNet的内部工作原理，并通过此分析显示了合并层如何帮助这些模型中生成的空间层次结构。然后，我们继续确定池的四种类型-最大池化，平均池化，全局最大池化和全局平均池化。

随后，我们从理论转向实践：我们展示池化如何在Keras（当今最广泛使用的深度学习框架）中表示。然后，我们通过基于MaxPooling的示例来结束本博客。

什么是池化？

假设您正在训练卷积神经网络。您的目标是对数据集中的图像进行分类。由您的神经网络中的第一卷积层执行的操作可以表示如下：
在这里插入图片描述

该

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39、平均池化和全局平均池化
AI与算法都要通俗易懂
12-15 2876
在了解了池化算法的基本概念之后，继续了解一个应用很广泛的池化，叫作全局平均池化。先看下平均池化。平均池化就是在池化核标定的范围内，对像素取平均值然后作为输出。在很多AI框架或算法描述中，平均池化大概可以分为两种：一种叫作adaptive average pool(自适应平均池化）, 另一种叫作 globle average pool（全局平均池化）。自适应平均池化，单从算法本身讲，可以看做就是普通的池化，它的池化核可大可小，依据神经网络的算法和结构设计来决定。
卷积神经网络（CNN）池化层的最大池化（Max Pooling）和 平均池化（Average Pooling）
JustinMars的博客
02-08 841
最大池化和平均池化
最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）
CV在读
11-08 4446
是两种常见的池化操作，用来对特征图进行下采样，从而减少数据的维度，突出特征，同时降低计算成本。池化操作通常在卷积层之后进行，用来缩小特征图的尺寸，同时保持关键信息。
全局平均池化和平均池化
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09-04 5591
全局平均池化（global-average-pooling）顾名思义就是整个特征图求一个平均值,把张量从WxHxN变到1x1xN。 平均池化（average-pooling）就是在特征图上从给定的区域中求平均值，变化后的特征图大小与池化区域大小选取有关。 ...
平均池化（Average Pooling）
weixin_71288092的博客
04-19 1361
​​平均池化​​是一种下采样操作，通过对输入区域的数值取​​平均值​​来压缩数据空间维度。
卷积神经网络---池化层
weixin_45698190的博客
10-10 4035
在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化），池化层有一个很明显的作用：减少特征图大小，也就是可以减少计算量和所需显存。 ***mean-pooling（平均池化）：***即对邻域内特征点只求平均 优缺点：能很好的保留背景，但容易使得图片变模糊 正向传播：邻域内取平均 反向传播：特征值根据领域大小被平均，然后传
最大池化与平均池化区别
butiful1的博客
03-15 7569
最大池化层： 、计算最大值和记录最大值所在输入数据中的位置 、缩减模型的大小 、提高计算速度 、减少无用信息的影响 、提高所提取特征的鲁棒性(最大值) 计算池化层 卷积层输出大小的公式同样适用于最大池化，(n+2p-f)/s+1 （input_width + 2*padding - pool_size）/stride+1 平均池化与最大池化区别： 前向传播中计算pool区域内的最大值并记录该最大值所在输入数据中的位置，为了在反向传播中，需要把梯度值传到对应最大值的位置置。而且反向传播也就是把梯度值直
简述平均池化和最大池化
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u014516389的博客
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链接：https://www.zhihu.com/question/23437871/answer/24696910 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在于此。pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等），常用的有mean-pooling，ma
CNN池化总结（最大池化与平均池化）
m0_62919535的博客
06-29 1万+
池化操作会减少特征图的细节信息，因此在某些情况下可能会导致信息丢失。在最新的研究中，有些模型在某些层次上已经开始避免使用池化操作，而是采用卷积操作来进行降维和尺寸缩减。这些新的方法通常被称为"strided convolutions"（步幅卷积）或"convolutional stride"（卷积步幅），它们在一定程度上取代了传统的池化操作。这些新方法的目标是通过卷积操作同时实现特征提取和尺寸缩减的效果，以避免信息丢失。
最大值池化、均值池化与全局池化的比较
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根据任务需求灵活选择池化方法，是优化模型性能的关键之一。
池化技术总结
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01-13 1016
本文来源于公众号《CV技术指南》的技术总结部分，更多相关技术总结请扫描文末二维码关注公众号。 导言： 池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术，大家对池化如何进行前向传播也都了解，池化的作用也了解一二。然而，池化如何回传梯度呢，池化回传梯度的原则是什么呢，最大池化与平均池化的区别是什么呢，什么时候选择最大池化、什么时候选择平均池化呢。 主要用的池化操作有平均池化、最大池化、全局平均池化，全局自适应池化。此外还有很多，如RoI池化、金字塔池化、重叠池化、随机池化、双线性池化等。 ...
【综述】CNN中的池化操作-你见过的没见过的池化这里都有
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03-10 3195
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。 主要功能有以下几点： 抑制噪声，降低信息冗余 提升模型的尺度不变性、旋转不变形...
图神经网络池化方法
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09-19 1976
图池化操作根据其池化策略的差异，可细分为扁平图池化和分层图池化如下图（a）所示，扁平图池化（Flat Graph Pooling）技术通过一步操作对图中节点进行降维或聚合，直接获得整体图的表征。这一过程旨在快速提取出图的全局表示，适用于那些需要快速获得全局图表示的场景。如下图（b）所示，分层图池化（Hierarchical Graph Pooling）则通过一个分阶段的策略来逐步简化图结构，即在图的每一层上通过减少节点的数量，逐步构建图的更高层次的表征。
基于金字塔池化花卉图像分割的文献综述
最新发布
05-18
它通过构建不同层次的特征图来捕捉全局和局部的信息，从而提高模型对复杂场景的理解能力[^1]。 #### 关于花卉图像分割的研究现状 近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）已成为解决图像分割问题的...
[cv] 池化（最大池化Maxpool、平均池化Averagepool、随机池化randpool）与反池化
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池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。 池化层不需要训练参数。 1、 三种池化：最大池化Maxpool、平均池化Average_pool、随机池化randpool 最大池化是对局部的值取最大；平均池化是对局部的值取平均；随机池化是根据概率对局部的值进行采样，采样结果便是池化结果。概念非常容易理解，其示意图如下所示： 其中随机池化 1/(1+3+4) 4/8 0 3/8得到 2、三种池化的意义 （1）最大池化可以获取局部信息，可以更好保留纹理上的特征。如果不用观
最大池化与平均池化
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池化层相关问题
什么是全局平均池化，全局最大池化
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下面举个例子，假如最后的一层的数据是10个6*6的特征图，global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的均值，输出一个数据值。 即对于每一层的6x6=36个像素点，计算这36个像素点的均值（最大值），由于共有10层，所以共得到10个数据。 这样10 个特征图就会输出10个数据点，将这些数据点组成一个1*10的向量的话，就成为一个特征向量，就可以送入到softmax的分类中计算。 ...
全局池化（Global Pooling）
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11-08 2419
在经过全局池化后，特征图形状会从[b,c,h,w]变为[b,c,1,1]
【从零开始学习深度学习】24.神经网络中池化层的作用：最大池化与平均池化
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12-15 5118
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混合池化Mix Pooling
04-03
<think>嗯，用户想了解混合池化（Mix Pooling）的概念、应用和实现方法。首先，我需要回忆一下池化操作的基本知识。池化在CNN中主要用于降维和防止过拟合，常见的最大池化和平均池化各有优缺点。最大池化保留纹理特征，平均池化保留整体数据特征。混合池化应该是结合两者的方法。 接下来，混合池化的定义。根据名字，可能是在同一个池化层中同时使用两种池化方法，然后按一定比例混合结果。需要确认是否如此，或者是否有其他组合方式。比如，可能是在训练时随机选择使用最大池化或平均池化，或者按通道混合？或者动态调整权重？ 然后，实现方法。可能的实现方式包括：在同一个池化窗口内，同时计算最大和平均池化，然后通过可学习的权重参数进行加权求和。或者，随机选择池化方式，类似于Dropout的思想，增加泛化能力。例如，MixPooling可能随机选择使用Max或Average，或者按一定概率混合两者的输出。 应用方面，混合池化的优势可能在于结合两种池化的优点，提升模型对不同特征的适应能力，比如在图像的不同区域，有的适合最大池化，有的适合平均池化。可能应用在需要兼顾纹理和整体信息的任务中，比如图像分类、目标检测等。 需要查阅相关资料确认混合池化的具体实现。例如，是否有论文提出这种方法，或者是否有开源实现。比如，混合池化可能是在训练时动态调整Max和Average的比例，通过引入一个可训练的参数λ，每个池化窗口的输出为λ*Max + (1-λ)*Average，其中λ由网络学习得到。或者，在测试时固定比例，或者保留两种池化的结果进行融合。 另外，用户提到的参考引用[1]是关于池化方法的综述，可能其中提到混合池化的不同变体。比如，可能有的方法是在空间维度混合，有的是在通道维度，或者分区域处理。需要确保回答中的描述准确，符合实际研究。 在实现上，可能需要自定义一个池化层，在PyTorch或TensorFlow中继承基类，重写前向传播函数。例如，在PyTorch中，可以定义一个MixPool层，内部同时调用MaxPool2d和AvgPool2d，然后结合两者的输出。如果是可学习的参数，可以使用nn.Parameter来定义λ，并在前向传播中进行加权求和。 可能需要注意的细节包括：如何初始化λ，是否使用sigmoid限制λ在0-1之间，或者使用其他激活函数。另外，训练过程中，混合池化是否容易导致收敛困难，需要调整学习率等超参数。 应用场景方面，混合池化可能在需要平衡特征图中细节和整体信息的任务中表现更好，例如细粒度图像分类，或者在数据增强较少的情况下提高模型的鲁棒性。可能比单一池化方法有更好的泛化性能。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的进一步疑问，比如混合池化的优缺点，与其他池化方法的比较，实际效果如何，如何选择参数等。</think>### 混合池化（Mix Pooling）详解 混合池化（Mix Pooling）是深度学习中一种结合了最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的池化方法，旨在通过动态调整两者的权重来平衡特征图中的局部显著特征和全局背景信息[^1]。其核心思想是通过参数化方式融合两种池化结果，增强模型对不同类型特征的适应能力。 #### 1. **混合池化的实现原理** - **公式表示**：对于输入特征图的每个池化窗口，混合池化的输出为： $$y = \lambda \cdot \text{MaxPool}(x) + (1-\lambda) \cdot \text{AvgPool}(x)$$ 其中 $\lambda$ 是一个可学习的参数，初始值通常设为0.5，并通过反向传播动态调整。 - **动态权重**：$\lambda$ 的取值范围通过激活函数（如Sigmoid）限制在 $[0,1]$，确保权重合理。 #### 2. **实现方法（以PyTorch为例）** ```python import torch import torch.nn as nn class MixPool2d(nn.Module): def __init__(self, kernel_size, stride, padding=0): super().__init__() self.max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size, stride, padding) self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size, stride, padding) self.lambda_param = nn.Parameter(torch.tensor(0.5)) # 可学习参数λ def forward(self, x): max_out = self.max_pool(x) avg_out = self.avg_pool(x) # 使用Sigmoid约束λ在[0,1]范围内 lambda_weight = torch.sigmoid(self.lambda_param) return lambda_weight * max_out + (1 - lambda_weight) * avg_out ``` #### 3. **应用场景** - **图像分类**：在复杂背景的图像中，混合池化能同时捕捉物体的关键局部特征（如边缘）和整体分布（如颜色分布）。 - **目标检测**：适用于需要兼顾目标位置精确性和上下文信息的任务（如YOLO系列模型）。 - **防止过拟合**：动态权重机制减少了单一池化方法对特定特征的依赖，提升模型泛化能力。 #### 4. **优缺点分析** - **优点**： - 灵活性高：通过$\lambda$自动学习最佳池化组合。 - 鲁棒性强：在噪声数据或光照变化场景下表现更稳定。 - **缺点**： - 计算开销略高于单一池化（需同时计算两种池化结果）。 - 参数初始化可能影响收敛速度。 ---
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