deep learning中的pooling是什么意思?

  统计/机器学习 深度学习 人工神经网络
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一些neural net里有所谓的pooling layer,请问这里的pooling是什么意思?

谢谢!


 

ZackLi   2017-09-12 07:50



   3个回答 
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pooling中文叫做池化,常用的pooling方法有最大值法和均值法。

pooling的作用就是对图片中的每个小块(而不是每个点)提取信息。


比如有个4 x 4的矩阵,

如果我们用2 x 2的max pooling,也就是对上面原矩阵中2 x 2的小分块矩阵求最大值,就可以得到如下结果。

如果我们用2 x 2的average pooling,也就是对上面原矩阵中2 x 2的小分块矩阵求均值,就可以得到如下结果。


染盘   2017-10-27 08:36

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池化实际上是使图片变小来突出特征,节省运算量。

比如2X2池化是把相邻4个点变成一个点,怎么处理呢?

上面说的比较清楚了,一般取最大值,或者平均值。

CNN就是为了图像处理设置的,图像中我们进行池化并不会对图像造成很大损失。

年轻人   2017-11-20 12:24

如果是用CNN做nlp文本的话,还需要pooling吗 - TheOne   2017-12-04 15:22
如果用cnn做nlp的问题,那也是需要pooling的 - 染盘   2017-12-05 09:57
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以图片的二维pooling为例,它是用于降低二维向量的维度。常用的pooling方法有max pooling, average pooling等。以2乘2的max pooling为例,它就是仅仅保留每个2乘2的窗口中数值最大的那个元素。

machine learner   2017-09-15 04:33



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