您的位置: 首页 > 文章 > 池化 池化 分类: 文章 • 2024-01-21 19:10:04 池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。 个人理解：输入图形像-->骨干网络--产生-->特征图（future maps）（特征图应该是通过卷积+池化产生的） 池化的好处：1挡输入数据做出少量平移时，经过池化函数后的大多数输出还能保持不变，池化能够帮助输入的表示近似不变。 2.由于池化后特征图会变得更小（卷积的时候会使特征图变小），如果后面连接的使全连接层，能有效的减少神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率。 池化需要的参数：
