深度学习笔记010：池化层

最新推荐文章于 2024-01-09 01:22:58 发布

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本文对比了卷积与池化层在处理图像特征时的不同，卷积通过可学习的核进行多通道融合，而最大窗口池化层则简单地保留每个区域的最大值，不涉及通道间的融合。平均池化层类似，但取的是区域平均值。这些操作对位置信息的敏感度和信息保留策略是图像识别和理解中重要的考虑因素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

$卷积对位置敏感$

在这里插入图片描述
$最大窗口池化层$

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
$与卷积相比没有kernel中的那些值，不会做多通道融合还有平均池化层与卷积相比没有kernel中的那些值，不会做多通道融合\\还有平均池化层$

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