Posted 2019-07-29Updated 2019-07-29ML Model / Model Componenta minute read (About 140 words)0 visitsPooling Layers池化/下采样池化:在每个区域中选择只保留一个值 用于减小数据处理量同时保留有用的信息 相邻区域特征类似,单个值能表征特征、同时减少数据量 保留值得选择有多种 极值 平均值 全局最大 直观上 模糊图像,丢掉一些不重要的细节 Max Pooling最大值采样:使用区域中最大值作为代表 Average Pooling平均值采样:使用池中平均值作为代表 Pooling Layershttps://xyy15926.github.io/ML-Model/Model-Component/pooling.htmlAuthorUBeaRLyPosted on2019-07-29Updated on2019-07-29Licensed under#Machine LearningML ModelModel ComponentPooling