池化层的作用和种类

今天被问到一个问题，回答的不是很全面，现在特意进行一次总结学习：

池化的原理或者是过程：pooling是在不同的通道上分开执行的（就是池化操作不改变通道数），且不需要参数控制。然后根据窗口大小进行相应的操作。 一般有max pooling、average pooling等。

1.池化层主要的作用

（1）首要作用，下采样（downsampling）

（2）降维、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减小计算量、减小内存消耗等等。各种说辞吧，总的理解就是减少参数量。

（3）实现非线性（这个可以想一下，relu函数，是不是有点类似的感觉？）。

（4）可以扩大感知野。

（5）可以实现不变性，其中不变形性包括，平移不变性、旋转不变性和尺度不变性。

参考链接：
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620
[2] https://www.zhihu.com/question/36686900
[3] https://blog.youkuaiyun.com/LIYUAN123ZHOUHUI/article/details/61920796

2.池化主要有哪几种：

（1）一般池化（General Pooling）：

其中最常见的池化操作有平均池化、最大池化：

平均池化（average pooling）：计算图像区域的平均值作为该区域池化后的值。

最大池化（max pooling）：选图像区域的最大值作为该区域池化后的值。

（2）重叠池化（OverlappingPooling）：

重叠池化就是，相邻池化窗口之间有重叠区域，此时一般sizeX > stride。

（3）空金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）

空间金字塔池化的思想源自 Spatial Pyramid Model，它将一个pooling变成了多个scale的pooling。用不同大小池化窗口作用于上层的卷积特征。也就是说 spatital pyramid pooling layer就是把前一卷积层的feature maps的每一个图片上进行了3个卷积操作，并把结果输出给全连接层。其中每一个pool操作可以看成是一个空间金字塔的一层。（具体的细节可以看下面的参考链接，讲的比较详细）

这样做的好处是，空间金字塔池化可以把任意尺度的图像的卷积特征转化成相同维度，这不仅可以让CNN处理任意尺度的图像，还能避免cropping和warping操作，导致一些信息的丢失，具有非常重要的意义。

参考链接：
[1] https://blog.youkuaiyun.com/juronghui/article/details/78648806
[2] https://blog.youkuaiyun.com/yzf0011/article/details/75212513
[3] https://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51219959

声明： 总结学习，参考链接均已给出。有问题或不当之处，可以批评指正哦，谢谢。