池化方法总结（Pooling）

最新推荐文章于 2025-07-11 13:22:40 发布
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本文探讨了在ImageNet分类任务中使用深度卷积神经网络时出现的重叠池化技术。通过引入该技术，可以提高模型对特征的敏感度并减少信息损失。

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有哪些池化方法
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08-08 1196
池化（Pooling）是卷积神经网络（CNN）中常用的操作，用于减小特征图的尺寸、降低计算量，并保留重要的特征信息。池化操作的主要目标是减小特征图的尺寸，从而降低计算量和内存需求，并且有助于提取最显著的特征。在设计模型时，选择适当的池化方法和池化窗口大小对于实现好的性能和特征提取至关重要。最大池化在每个池化窗口中选择最大的特征值作为输出。不同的池化方法具有各自的优点和缺点，这些因素需要根据具体任务和模型设计的要求来进行选择。自适应池化允许指定池化后的特征图尺寸，而不需要事先指定池化窗口的大小。
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 1105
最大池化和平均池化
池化的几种方法 学习笔记 (附代码)
PLANTTHESON的博客
10-10 1万+
池化的几种方法 学习笔记 (附代码)
最大池化(Max Pooling)详解
最新发布
qq_60294766的博客
07-11 472
这种操作很常见于CNN的典型结构：卷积 → 激活函数 → 池化，这样的组合能逐步提取更高层次的特征。最大池化(Max Pooling)是卷积神经网络中常用的一种下采样操作，例如。操作，它通过在局部区域取最大值来缩减特征图的尺寸，同时保留最重要的特征信息。这行代码就是一个典型的应用示例。在PyTorch中，
池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling
clover_my的博客
05-29 3057
池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic/ Overlapping / Global Pooling CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息，这种语义信息是建立在较...
Stanford UFLDL教程 池化Pooling
GarfieldEr007的专栏
07-01 1922
池化 Contents  [hide] 1 池化: 概述2 池化的不变性3 形式化描述4 中英文对照5 中文译者 池化: 概述 在通过卷积获得了特征 (features) 之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如 softmax 分类器，但这样做面临计算量的挑战。例如
【神经网络结构的组成】一篇弄懂池化层Pooling
十二月的猫
10-09 2869
池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，其本质是降维。在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，减少网络参数和计算成本的同时，降低过拟合现象。Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，人眼在观察复杂场景时，通常会通过关注最显著的特征来处理视觉信息，而Pooling层的功能也正是抽取图像中最重要的信息并进行有效降维。池化的本质是降维，池化的原则是提取最重要的信息。基于如何提取最重要的信息有许多不同的观点，因此就产生了许多不同池化层。
池化层 (Pooling Layer) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-08 999
池化层 (Pooling Layer) 原理与代码实例讲解 1.背景介绍 在深度学习和计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)已经成为图像分类、目标检测和语义分割等任务的主流模型。CNN 由多个卷积层和池化层组成,这些层共同构建了一个强大的特征提取器。其中,池化层(Po
【AI知识点】均值池化（Mean Pooling）
AI完全体
10-15 1267
均值池化（Mean Pooling） 是一种非常简单而有效的聚合操作，它通过对一组向量取平均值，生成一个整体表示。这在需要对多重向量进行汇总的任务中非常有用，例如自然语言处理中的句子表示或知识图谱中的三元组表示。
总结所有的池化(Pooling)方法
大脸猫的博客
06-29 1万+
为什么池化？ 池化（Pooling）层和卷积层、全连接层一样，都是卷积神经网络的组成部分。 卷积神经网络中的卷积层会将卷积Filter应用于输入图像，以便创建特征映射来总结输入中这些特征的存在。 卷积层被证明是非常有效的，在深层模型中叠加卷积层可以让接近输入的层学习低层特征（如线条），在模型中更深（高）的层用于学习高阶或者更抽象的特征，如形状或特定对象。 卷积层特征映射输入的一个局限性是它们只能精确记录特征在输入层的位置。这意味着在输入图像中特征位置的小幅移动将导致不同的特征映射。这可以随着重新裁剪
池化
蜜汁程序员的博客
09-12 933
首先介绍一个概念“池化技术 ”。池化技术 一言以蔽之就是：提前保存大量的资源，以备不时之需以及重复使用。 池化技术应用广泛，如内存池，线程池，连接池等等。内存池相关的内容，建议看看Apache、Nginx等开源web服务器的内存池实现。   起因：由于在实际应用当中，分配内存、创建进程、线程都会设计到一些系统调用，系统调用需要导致程序从用户态切换到内核态，是非常耗时的操作。         ...
深度学习中的各种池化方法
m0_61899108的博客
03-25 1308
卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)因其强大的特征提取能力而被广泛地应用到计算机视觉的各个领域，其中卷积层和池化层是组成CNN的两个主要部件。理论上来说，网络可以在不对原始输入图像执行降采样的操作，通过堆叠多个的卷积层来构建深度神经网络，如此一来便可以在保留更多空间细节信息的同时提取到更具有判别力的抽象特征。然而，考虑到计算机的算力瓶颈，通常都会引入池化层，来进一步地降低网络整体的计算代价，这是引入池化层最根本的目的。
系统学习深度学习（十二）--池化
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工作笔记
02-25 1万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/danieljianfeng/article/details/42433475 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适
池化（Pooling）
weixin_49346755的博客
10-24 1万+
在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。池化操作对卷积结果特征图进行约减，实现了下采样，同时保留了特征图中主要信息。比如：当识别一张图像是否是人脸时，我们需要知道人脸左边有一只眼睛，右边也有一只眼睛，而不需要知道眼睛的精确位置，这时候通过池化某一片区域的像素点来得到总体统计特征会显得很有用。
池化(Pooling)
qq_56218077的博客
04-28 266
池化就是在卷积提取特征之后，进一步缩小特征图的大小，突出最重要的特征，减少计算量。卷积之后，图片/特征图还是挺大的（比如 32×32，28×28）一句话总结：池化就是“缩小图片”，但保留最重要的信息！总而言之：“给图片做一个浓缩，只保留最重要的地方。直接拿大特征图去训练，计算量太大，容易过拟合。取每个2×2小块里的最大值。取每个2×2小块里的平均值。(6)一个实际池化的例子。卷积 ➔ 激活 ➔ 池化。卷积 ➔ 激活 ➔ 池化。(4)一个形象的比喻。(5)池化操作的参数。
池化层的几种实现方式
weixin_30349597的博客
07-12 2205
参考：https://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/51078135 一、CNN网络模型 NLP中CNN模型网络： 二、Pooling操作 1、CNN中的Max Pooling Over Time操作 （1）概念： MaxPooling Over Time是NLP中CNN模型中最常见的一种下采样操作。意思是对于某个Filter抽取...
CNN原理池化方法
03-17
### 卷积神经网络（CNN）中池化层的...### 池化层的特点总结 池化层通过降维操作简化了原始特征表示，降低了冗余信息的比例，提升了计算效率。此外，由于减少了参数数量，也间接缓解了过拟合现象的发生概率[^5]。 ---
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