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这是深度学习模型解读第5篇，本篇我们将介绍深度学习模型中的pooling。
作者&编辑 | 言有三
01 概述
相信大家都记得，LeNet5，AlexNet，Vgg系列的核心思想，是convolution+pooling的核心结构。
但是，不知道从何时开始，pooling没了，对，就是没了。这是mobilenet【1】可视化后的部分结构图，懒得去画block图了。
如今大部分情况下，pooling就出现在网络的最后，或者一些需要concat/add不同通道的block里面，为何？本文从3个方面来说说。
02 pooling是什么
pooling，小名池化。
上图就是一个池化的示意图，用了一个10*10的卷积核，对20*20的图像分块不重叠的进行了池化，池化之后featuremap为2*2的大小。
pooling有什么用呢？或者说为什么需要pooling呢？
原因有几个：
(1) 增大感受野
所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个stride=1的3*3卷积，则感受野为5*5，我们看左上角像素的传播就明白了。
依次，再多一个卷积，则为7*7，如果想看到224*224的全图，大家可以算算需要多少卷积层。
假如我们在每一个卷积中间加上3*3的pooling呢？很明显感受野迅速增大，这就是pooling的一大用处。感受野的增加对于模型的能力的提升是必要的，正所谓“一叶障目则不见泰山也”。
(2) 平移不变性
我们希望目标的些许位置的移动，能得到相同的结果。因为pooling不断地抽象了区域的特征而不关心位置，所以pooling一定程度上增加了平移不变性。
(3) 容易优化，pooling是每个featuremap单独做降采样，与基于卷积的降采样相比，不需要参数，更容易优化。
03 如何去除pooling
那pooling是必要的吗？答案已经很明了了，不需要。文【2】做了详细的实验，在cifar，imagenet等多个数据集上实验结果表明，完全没有必要。因为我们可以用步长大于1的卷积来替代。
当步长不为1时，降采样的速度将变快。
当stride，也就是步长等于2，上面的5*5一次卷积后就为2*2了。这其实还减轻了重叠的卷积操作，通过卷积来学习了降采样，看起来好处还是不少的。
实验结果也佐证了这一点。
上面就是作者的实验结果，all-cnn-c相比convpool-cnn-c，就是在同等卷积层的基础上，去掉了pooling，结果B和C系列模型效果都是提升的，关于A，B，C系列具体细节大家可以参考文章。
总之，不管是文献的研究结果，以及大家的实际使用经验，都已经完全使用带步长的卷积替换掉了pooling这一降采用的操作。
04pooling没用了吗？
答案是有，因为pooling相对于带步长的卷积操作，毕竟减少了计算量，所以对于很多需要concat/add featuremap通道的小模型，pooling仍然可以以小搏大。比如下面的shufflenet的block。
不过总的来说，pooling，走好。
参考文献
【1】Howard A G, Zhu M, Chen B, et al. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications[J]. 2017.
【2】Springenberg J T, Dosovitskiy A, Brox T, et al. Striving for Simplicity: The All Convolutional Net[J]. Eprint Arxiv, 2014.
【3】Zhang X, Zhou X, Lin M, et al. ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices[J]. 2017.
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注：部分图片来自网络
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本系列的完整目录：
【模型解读】从LeNet到VGG，看卷积+池化串联的网络结构
【模型解读】network in network中的1*1卷积，你懂了吗
【模型解读】GoogLeNet中的inception结构，你看懂了吗
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