tensorflow max_pooling

本文深入探讨了MaxPooling在卷积神经网络(CNN)中的作用与实现方式,详细解析了tf.nn.max_pool函数的参数设置及其对特征图的影响,是理解CNN中池化操作不可或缺的参考资料。
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max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似
有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的?

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
参数是四个,和卷积很类似:

第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape
第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个维度设为了1
第三个参数strides:和卷积类似,窗口在每一个维度上滑动的步长,一般也是[1, stride,stride, 1]
第四个参数padding:和卷积类似,可以取’VALID’ 或者’SAME’
返回一个Tensor,类型不变,shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式

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