卷积神经网络中的各种池化操作

参考：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12456403.html

池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。

主要功能有以下几点：

1. 抑制噪声，降低信息冗余
2. 提升模型的尺度不变性、旋转不变形
3. 降低模型计算量
4. 防止过拟合

一提到池化操作，大部分人第一想到的就是maxpool和avgpool，实际上还有很多种池化操作。

大部分pooling操作满足上图的模型，假设输入大小为ii, 输出大小为oo, kernel size简称kk, stride简称ss，满足以下公式：

 

o=⌊i−ks⌋+1o=⌊i−ks⌋+1

1. 最大/平均池化

最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值，反向传播的时候，梯度通过前向传播过程的最大