池化层

爱吃泡芙的小白白

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。

All The Way North-

池化层全解析：MaxPool vs AvgPool、参数详解、避坑指南与PyTorch实现一、“池化”这个名字是怎么来的？🌊 字面意思：像“水池”一样汇聚✅ 所以，“池化” = 局部区域的信息聚合，就像把多个像素“汇入一个池子”，提炼出最有代表性的信息。

计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一) 第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二) 第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络

我是有底线的