卷积神经网络CNN【4】pooling池化层

最新推荐文章于 2025-07-20 00:57:28 发布
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本文详细介绍了深度学习中卷积操作之后的池化过程，通过最大池化MaxPooling示例，展示了如何选择2x2窗口内的最大值来更新新的特征图(featuremap)，从而有效地减少数据量。

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卷积操作后，我们得到了一张张有着不同值的feature map，尽管数据量比原图少了很多，但还是过于庞大（比较深度学习动不动就几十万张训练图片），因此接下来的池化操作就可以发挥作用了，它最大的目标就是减少数据。

拿最大池化Max Pooling举例：选择池化尺寸为2x2，因为选定一个2x2的窗口，在其内选出最大值更新进新的feature map。

最终得到池化后的feature map。可明显发现数据量减少了很多。

 

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