卷积下采样和池化下采样

卷积下采样与池化下采样的区别
区别概述
卷积神经网络(CNN)中的两种常见的下采样方法分别是卷积下采样和池化下采样。这两种方法虽然都能达到减小特征图尺寸的目的，但在机制上有显著差异。
实现方式
卷积下采样
卷积下采样通过设置较大的步幅(stride)或使用较小的感受野(kernel size)，使得每次滑动窗口移动的距离大于1，从而减少了输出特征图的空间分辨率。这种方式不仅能够缩小特征图的尺度，而且可以学习到更复杂的模式识别能力[^4]。
import torch.nn as nn

conv_downsample = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
output = conv_downsample(input_tensor)
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池化下采样
相比之下，池化下采样并不涉及权重的学习过程；而是基于局部区域内的统计特性来进行简化表示。最常用的两种形式为最大池化(Max Pooling)和平局池化(Average Pooling)[^2]：

最大池化：选取每个局部区域内最大的响应值作为该位置的新特征；
平均池化：计算局部区域内所有元素的均值并以此更新新特征。

max_pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
avg_pool_layer = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)

max_pooled_output = max_pool_layer(input_tensor)
avg_pooled_output = avg_pool_layer(input_tensor)
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应用场景
对于不同的任务需求，选择合适的下采样策略至关重要：

当希望保留更多的空间信息并且允许模型自适应地调整不同通道间的关系时，则更适合采用卷积下采样的方案。

如果目标是快速缩减数据规模、增强对输入变换（如位移）的鲁棒性以及控制过拟合风险，则应优先考虑应用池化操作[^3]。