深度学习池化技术全解析

深度学习中的池化（Pooling）技术

池化的基本概念与作用

• 定义：池化是一种降采样操作，用于减少特征图的维度并保留重要信息。
• 主要作用：降低计算复杂度、防止过拟合、增强平移不变性。
• 常见类型：最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling）、全局池化（Global Pooling）。

池化操作的数学原理

• 最大池化公式：
  $$ y_{i,j} = \max_{p \leq m