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CNN—pooling层的作用

此处是个人见解:欢迎微信探讨:lp5319

1、使构建更深层次的网络变得可行;

2、使得filters获得更多的全局和contextual(上下文)信息;

3、使训练可行,也可以说使得训练变得更高效,主要是针对深层次的网络结构来说;

4、使得 特征map大小和数量进行更好的选择(权衡)。例如,就用输入到全连接层的前一层conv来说,特征map太大的话,特征数量就不易太多,通过pooling,使得特征map变小,特征map数量就可以更多。

(那么为什么要特征map更多呢?好处在哪里?)

答:因为每个特征map对应一个filters,特征map越多对应更多的filters,而不同的filters提取的是图像中不同方面的特征,也就是说filters越多对图像不同特征的提取越多。

5、还有旋转不变性哦。

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