每天五分鐘計算機視覺：一文搞懂卷積神經網路中的池化層

來源：綜藝大集合 釋出時間：2023-11-21 07:34

本文重點

池化層是卷積神經網路中的一種重要層，用於降低輸入資料的空間維度，減少引數數目，進步模型的計算效率。它透過對輸入資料進行降取樣操縱，將輸入資料的大小縮小，同時儲存重要的特徵資訊。本文將具體先容池化層的原理、作用和常見的池化方法，並探討其在卷積神經網路中的應用。

池化層的原理

池化層的主要作用是對輸入資料進行降取樣，減少資料的空間維度。它透過對輸入資料的區域性區域進行統計彙總，得到一個彙總值作為輸出。池化操縱通常包括兩個步驟：視窗滑動和彙總。

1. 視窗滑動：池化操縱是在輸入資料上以固定的步長和視窗大小進行的。視窗大小通常是一個正方形或矩形的區域，步長表示視窗每次滑動的間隔。在每個視窗位置上，池化操縱會對視窗內的資料進行統計彙總。

2. 彙總：池化操縱有多種彙總方法，常見的有最大池化和均勻池化。最大池化是取視窗內的最大值作為輸出，均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。這些彙總方法都可以匡助提取視窗內的重要特徵資訊。

最大池化是取視窗內的最大值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的最明顯特徵，對於影象中的邊沿、紋理等重要特徵有很好的效果。

max_pool(x) = max(x)

最大池化

輸入是一個 4×4 矩陣，使用f=2，p=0，s=2來對這個圖片進行最大池化，結果如上所示。

均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的均勻特徵，對於影象中的整體結構、顏色等特徵有較好的效果。

avg_pool(x) = mean(x)

輸入是一個 4×4 矩陣，使用f=2，p=0，s=2來對這個圖片進行均勻池化，均勻池化選取的不是每個過濾器的最大值，而是平均值。示例中，紫色區域的平均值是 3.75，後面依次是 1.25、4 和 2。

池化層的應用

1. 影象分類：在影象分類任務中，池化層可以匡助提取影象的重要特徵，並減少輸入資料的維度。透過多個池化層的疊加，可以逐漸減小特徵圖的大小，從而得到更高級別的特徵表示。這些特徵表示可以用於分類器的練習和猜測。

2. 目標檢測：在目標檢測任務中，池化層可以匡助提取影象中的重要特徵，並減少輸入資料的維度。透過多個池化層的疊加，可以逐漸減小特徵圖的大小，從而得到更高級別的特徵表示。這些特徵表示可以用於目標檢測器的練習和猜測。

3. 影象分割：在影象分割任務中，池化層可以匡助提取影象的重要特徵，並減少輸入資料的維度。透過多個池化層的疊加，可以逐漸減小特徵圖的大小，從而得到更高級別的特徵表示。這些特徵表示可以用於分割器的練習和猜測。

4. 影象天生：在影象天生任務中，池化層可以匡助提取影象的重要特徵，並減少輸入資料的維度。透過多個池化層的疊加，可以逐漸減小特徵圖的大小，從而得到更高級別的特徵表示。這些特徵表示可以用於生成器的練習和天生。

池化細節

最大池化法比較常用。但也有例外，就是深度很深的神經網路，你可以用均勻池化來分解規模為 7×7×1000 的網路的表示層，在整個空間內求平均值，得到1×1×1000。

當我們練習神經網路的時候，池化層中並沒有引數需要練習，梯度下降無需改變任何值。

池化的超級引數包括過濾器大小和步幅，常用的引數值為 f= 2，s = 2，應用頻率非常高，其效果相當於高度和寬度縮減了一半。也有使用 f= 3， s= 2的情況。最大池化時，往往很少用到超引數 padding。

池化的時候，圖片有多少個通道我們就要對幾個通道進行池化，卷積操縱的時候，不同通道的需要加起來，池化這裡不需要，原始圖片有nc個通道，那麼池化之後仍是有nc個通道，就是說每個通道都進行池化，相互之間不影響。

總結

池化層是卷積神經網路中的一種重要層，用於降低輸入資料的空間維度，減少引數數目，進步模型的計算效率。它透過對輸入資料進行降取樣操縱，將輸入資料的大小縮小，同時儲存重要的特徵資訊。最常見的池化方法有最大池化和均勻池化，它們可以匡助提取視窗內的重要特徵。池化層在影象分類、目標檢測、影象分割和影象天生等任務中有廣泛的應用。透過公道設計和使用池化層，可以進步卷積神經網路的機能和效率。

本文重點

池化層是卷積神經網路中的一種重要層，用於降低輸入資料的空間維度，減少引數數目，進步模型的計算效率。它透過對輸入資料進行降取樣操縱，將輸入資料的大小縮小，同時儲存重要的特徵資訊。本文將具體先容池化層的原理、作用和常見的池化方法，並探討其在卷積神經網路中的應用。

池化層的原理

池化層的主要作用是對輸入資料進行降取樣，減少資料的空間維度。它透過對輸入資料的區域性區域進行統計彙總，得到一個彙總值作為輸出。池化操縱通常包括兩個步驟：視窗滑動和彙總。

1. 視窗滑動：池化操縱是在輸入資料上以固定的步長和視窗大小進行的。視窗大小通常是一個正方形或矩形的區域，步長表示視窗每次滑動的間隔。在每個視窗位置上，池化操縱會對視窗內的資料進行統計彙總。

2. 彙總：池化操縱有多種彙總方法，常見的有最大池化和均勻池化。最大池化是取視窗內的最大值作為輸出，均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。這些彙總方法都可以匡助提取視窗內的重要特徵資訊。

最大池化是取視窗內的最大值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的最明顯特徵，對於影象中的邊沿、紋理等重要特徵有很好的效果。

max_pool(x) = max(x)

最大池化

輸入是一個 4×4 矩陣，使用f=2，p=0，s=2來對這個圖片進行最大池化，結果如上所示。

均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的均勻特徵，對於影象中的整體結構、顏色等特徵有較好的效果。

avg_pool(x) = mean(x)

本文重點

池化層是卷積神經網路中的一種重要層，用於降低輸入資料的空間維度，減少引數數目，進步模型的計算效率。它透過對輸入資料進行降取樣操縱，將輸入資料的大小縮小，同時儲存重要的特徵資訊。本文將具體先容池化層的原理、作用和常見的池化方法，並探討其在卷積神經網路中的應用。

池化層的原理

池化層的主要作用是對輸入資料進行降取樣，減少資料的空間維度。它透過對輸入資料的區域性區域進行統計彙總，得到一個彙總值作為輸出。池化操縱通常包括兩個步驟：視窗滑動和彙總。

1. 視窗滑動：池化操縱是在輸入資料上以固定的步長和視窗大小進行的。視窗大小通常是一個正方形或矩形的區域，步長表示視窗每次滑動的間隔。在每個視窗位置上，池化操縱會對視窗內的資料進行統計彙總。

2. 彙總：池化操縱有多種彙總方法，常見的有最大池化和均勻池化。最大池化是取視窗內的最大值作為輸出，均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。這些彙總方法都可以匡助提取視窗內的重要特徵資訊。

最大池化是取視窗內的最大值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的最明顯特徵，對於影象中的邊沿、紋理等重要特徵有很好的效果。

max_pool(x) = max(x)

最大池化

輸入是一個 4×4 矩陣，使用f=2，p=0，s=2來對這個圖片進行最大池化，結果如上所示。

均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的均勻特徵，對於影象中的整體結構、顏色等特徵有較好的效果。

avg_pool(x) = mean(x)

本文重點

池化層是卷積神經網路中的一種重要層，用於降低輸入資料的空間維度，減少引數數目，進步模型的計算效率。它透過對輸入資料進行降取樣操縱，將輸入資料的大小縮小，同時儲存重要的特徵資訊。本文將具體先容池化層的原理、作用和常見的池化方法，並探討其在卷積神經網路中的應用。

池化層的原理

池化層的主要作用是對輸入資料進行降取樣，減少資料的空間維度。它透過對輸入資料的區域性區域進行統計彙總，得到一個彙總值作為輸出。池化操縱通常包括兩個步驟：視窗滑動和彙總。

1. 視窗滑動：池化操縱是在輸入資料上以固定的步長和視窗大小進行的。視窗大小通常是一個正方形或矩形的區域，步長表示視窗每次滑動的間隔。在每個視窗位置上，池化操縱會對視窗內的資料進行統計彙總。

2. 彙總：池化操縱有多種彙總方法，常見的有最大池化和均勻池化。最大池化是取視窗內的最大值作為輸出，均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。這些彙總方法都可以匡助提取視窗內的重要特徵資訊。

最大池化是取視窗內的最大值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的最明顯特徵，對於影象中的邊沿、紋理等重要特徵有很好的效果。

max_pool(x) = max(x)

最大池化

輸入是一個 4×4 矩陣，使用f=2，p=0，s=2來對這個圖片進行最大池化，結果如上所示。

均勻池化是取視窗內的平均值作為輸出。它可以匡助提取出視窗內的均勻特徵，對於影象中的整體結構、顏色等特徵有較好的效果。

avg_pool(x) = mean(x)