深度学习基础--池化--关于平均池化的理论解释

关于平均池化的理论解释

  针对平均池化层，许多研究表明，使用平均池化层会使得网络表现下降，但是一直没有理论说明，因此作者在文中给出了一个理论解释：
​  在最后一个7*7特征图中，虽然中心点的感知域和边角点的感知域是一样的，但是中心点的感知域包括了完整的图片，边角点的感知域却只有部分的图片，因此每个点的权重应该不一样，但是平均池化层却把他们当作一样的权重去考虑了，因此网络表现会下降。