深度学习基础--池化--Stochastic pooling(随机池化)

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Stochastic pooling(随机池化)

计算过程

  1）先将方格中的元素同时除以它们的和sum，得到概率矩阵；
  2）按照概率随机选中方格；
  3）pooling得到的值就是方格位置的值。
  使用stochastic pooling时(即test过程)，其推理过程也很简单，对矩阵区域求加权平均即可。
  在反向传播求导时，只需保留前向传播已经记录被选中节点的位置的值，其它值都为0,这和max-pooling的反向传播非常类似。

求值过程的例子

转(20191122更新)
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