池化

最新推荐文章于 2024-01-13 00:10:27 发布
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#深度学习

本文介绍了池化技术的基本概念，解释了池化是如何在输入图像经过骨干网络产生特征图的过程中发挥作用的。池化不仅可以帮助输入表示近似不变，而且通过减小特征图的尺寸可以有效地减少后续全连接层中神经元的数量，从而节省存储空间并提高计算效率。

池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。

个人理解：输入图形像-->骨干网络--产生-->特征图（future maps）（特征图应该是通过卷积+池化产生的）

池化的好处：1挡输入数据做出少量平移时，经过池化函数后的大多数输出还能保持不变，池化能够帮助输入的表示近似不变。

2.由于池化后特征图会变得更小（卷积的时候会使特征图变小），如果后面连接的使全连接层，能有效的减少神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率。

池化需要的参数：

 

38、池化的特征不变性
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也就是说，有了池化算法，模型可以容忍输入的图像有轻微的旋转、平移或者缩放，可以在不改变任何模型算法或结构的情况下，依旧推理出正确的结果。如果输入图片有轻微的旋转，经过最大池化，只要图片旋转的角度不是很厉害，依旧可以在对应位置获取到目标区域中的最大值12。很多文章中是这么描述池化的特征不变性的：池化操作的特征不变性，可以提高模型对图片平移、缩放和旋转等变换的鲁棒性。经过池化输出的图片在长宽方向上尺寸变得更小了，从而减少了后面的层的计算量，这一点是显而易见的。池化操作有一个比较独特的特性，叫作特征不变性。
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