deep learning :the effect of pooling

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来源：知乎

主要是两个作用：
1. invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)
2. 保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力

(1) translation invariance：
这里举一个直观的例子(数字识别)，假设有一个16x16的图片，里面有个数字1，我们需要识别出来，这个数字1可能写的偏左一点(图1)，这个数字1可能偏右一点(图2)，图1到图2相当于向右平移了一个单位，但是图1和图2经过max pooling之后它们都变成了相同的8x8特征矩阵，主要的特征我们捕获到了，同时又将问题的规模从16x16降到了8x8，而且具有平移不变性的特点。图中的a（或b）表示，在原始图片中的这些a（或b）位置，最终都会映射到相同的位置。

(2) rotation invariance：
下图表示汉字“一”的识别，第一张相对于x轴有倾斜角，第二张是平行于x轴，两张图片相当于做了旋转，经过多次max pooling后具有相同的特征

(3) scale invariance：
下图表示数字“0”的识别，第一张的“0”比较大，第二张的“0”进行了较小，相当于作了缩放，同样地，经过多次max pooling后具有相同的特征

pooling的缺点：
       pooling能够增大感受野，让卷积看到更多的信息，但是它在降维的过程中丢失了一些信息（因为毕竟它变小了嘛，只留下了它认为重要的信息），所以pooling增大感受野的前提是丢失了一些信息（即降低了分辨率），这对segmentation要求的精确度location有一定的影响。
       所以pooling层跟segmentation有一定的冲突，但是你不用又不行，感受野可以帮你提高准确率，而且还可以降计算量，增强模型泛化能力，所以感受野，分辨率，参数三者很难共存，现在有很多方法可以改进这个