池化

深度学习池化Pooling原理介绍在图像处理中，由于图像中存在较多冗余信息，可用某一区域子块的统计信息（如最大值或均值等）来刻画该区域中所有像素点呈现的空间分布模式，以替代区域子块中所有像素点取值，这就是卷积神经网络中池化(pooling)操作。

apache.commons.pool2 使用指南创建对象耗时较长，多线程频繁调用等因素限制了我们不能每次使用时都重新创建对象，使用池化思想将对象放进池内，不同线程使用同一个池来获取对象，极大的减少每次业务的调用时间。

数据库连接池介绍(简明扼要版)当一个数据库操作任务到来时，程序需要和数据库建立连接，进行三次握手、数据库用户验证，然后执行SQL语句，最后用户退出、四次挥手关闭连接。每次任务都执行这样的流程，那么整个流程中，真正有效而且变化的只有执行SQL语句这一步骤，而且每次建立连接、用户验证、关闭连接都耗费时间。

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pytorch中池化函数详解池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。

池化层(pooling)目录一、池化层1、最大池化层2、平均池化层3、总结二、代码实现1、最大池化与平均池化2、填充和步幅(padding和strides)