池化方法总结（Pooling）

最新推荐文章于 2025-06-19 23:50:52 发布
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#pooling #池化 #Overlapping Pooling #Spatial Pyramid Pool #CNN

本文总结了卷积神经网络中池化操作的重要性及其不同类型，包括一般池化、重叠池化和空间金字塔池化。一般池化通过平均值或最大值减少特征维度，防止过拟合；重叠池化能提高精度；空间金字塔池化则允许CNN处理任意尺寸图像，保持信息完整。

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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用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代表这个区域的特征。[1]


 1.  一般池化（General Pooling）

池化作用于图像中不重合的区域（这与卷积操作不同），过程如下图。

 

我们定义池化窗口的大小为sizeX，即下图中红色正方形的边长，定义两个相邻池化窗口的水平位移/竖直位移为stride。一般池化由于每一池化窗口都是不重复的，所以sizeX=stride。

 

最常见的池化操作为平均池化mean pooling和最大池化max pooling：

平均池化：计算图像区域的平均值作为该区域池化后的值。

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