池化 Pooling

1 英语原意

池化:Pooling

2 英文解释

In CNN, pooling layers are included mainly for downsampling the feature maps by aggregating features from local regions. Pooling can help CNN to learn invariant features and reduce computational complexity.

3 中文解释

池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。直觉上,这种机制能够有效的原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层。

4 感想体会

直译,完全看不出“池化”是什么意思。

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