池化pooling层作用

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博客主要介绍了池化（pooling）层的作用，包括减少参数量、防止过拟合以及引入循环不变性，这些作用在信息技术领域尤其是神经网络相关方面具有重要意义。

池化pooling层作用

  1. 减少参数量
  2. 防止过拟合
  3. 引入循环不变性
【神经网络结构的组成】一篇弄懂池化层Pooling
十二月的猫
10-09 3134
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。
一文弄清池化层（pooling）的作用
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深度学习池化Pooling原理介绍
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池化Pooling中的Max Pooling
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目录Max Pooling介绍Max Pooling的作用 Max Pooling介绍 卷积神经网络CNN中，一般在卷积层后还会有一个 pooling层，即池化层，池化层做的实际是数据降维，简化计算。 max pooling的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size)，每个小块内只取最大的数字，舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出output。 注意区分max pooling(最大值池化)和卷积核的操作区别：池化作用于图像中不重合的区域(这与卷积操作不同)，
【深度学习】池化层Pooling-池化层：卷积神经网络的 “信息压缩大师”
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