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Max Pooling和 Average Pooling的区别，使用场景分别是什么？
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文件大小: 89kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池化操作，但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling，很少使用average-pooling，这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用，但是原因在哪里呢？
pooling作为一个对特征的操作，应该看具体任务。有论文提到，低层的网络对细节特征的响应更高，那么随着对特征的不断处理，高层的网络对抽象特征有更好的响应。pooling作为对特征的处理操作，也应该考虑，pooling前的数据是什么数据，数据代表了什么意义，数据的相关性是怎么样的。假设区分由不同点集构成
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