池化是卷积神经网络 (cnn) 中使用的一种技术,用于减少特征图的空间维度,同时保留重要信息。这使得网络的计算效率更高,并有助于防止过拟合。最常见的类型是最大池化和平均池化。最大池化从特征图的每个区域中选择最大值,保留最重要的特征,同时丢弃不太重要的细节。例如,2x2池化层将4x4特征映射减少到2x2,从而简化后面的层中的计算。池化还增加了平移不变性,这意味着网络对输入位置的微小变化变得不那么敏感。这对于像图像识别这样的任务至关重要,其中对象可能出现在图像内的不同位置。池化层在cnn的整体效率和鲁棒性中起着至关重要的作用。
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