16、卷积神经网络与循环神经网络：原理、实现与优化

卷积神经网络与循环神经网络：原理、实现与优化

1. 卷积神经网络中的最大池化

在卷积层提取出有用特征后，通常会对卷积输出进行降维处理。最大池化（Max pooling）就是这样一种技术，其核心思想是在图像上滑动一个窗口，选取窗口内像素值最大的像素。根据步长的不同，得到的图像尺寸会是原始图像的几分之一。这有助于减少数据的维度，进而减少后续步骤中的参数数量，避免过拟合。

以下是在 TensorFlow 中实现最大池化的代码：

k = 2
maxpool = tf.nn.max_pool(conv_out, 
                         ksize=[1, k, k, 1], 
                         strides=[1, k, k, 1], 
                         padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
    maxpool_val = sess.run(maxpool)
    show_conv_results(maxpool_val, 'step3_maxpool.png')
    print(np.shape(maxpool_val))

运行这段代码后，最大池化函数会将图像尺寸减半，生成分辨率较低的卷积输出，使算法在计算上更加高效，同时不会损失太多信息。

练习题 ：对一个 32×32 的图像进行最大池化，窗口大小为 2×2，步长为 2，得到的最大池化图像尺寸是多少？