平均值池化 - 平均值池化技术,学习,经验文章

爱吃泡芙的小白白

3 小时前

深入浅出：卷积神经网络（CNN）池化层全解析——从MaxPool到前沿发展在卷积神经网络（CNN）构建视觉理解的征途中，卷积层无疑是捕捉局部特征的功臣，而池化层（Pooling Layer）则是幕后那位高效的“信息压缩与提炼师”。它不参与特征的学习，却通过对特征图进行下采样，显著减少了后续层的参数量和计算复杂度。更重要的是，池化操作赋予了模型关键的平移不变性与对微小形变的鲁棒性。