Pooling

Pooling是卷积神经网络中的一种操作，用于降低特征图的空间尺寸。它通过将相邻的特征值聚合为一个值来实现这一目的。Pooling有多种类型，其中最常见的是最大池化和平均池化。最大池化选取邻域内的最大值作为输出，而平均池化则计算邻域内的平均值。Pooling不仅可以减少计算量，还可以增强模型的平移不变性。总之，Pooling是一种在卷积神经网络中广泛应用的操作，有助于提高模型的性能。