平均池化示意图python

平均池化的示意图如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个随机矩阵
X = np.random.randint(0, 10, size=(10, 10))

# 进行平均池化操作
pool_size = (2, 2)
Y = np.zeros((5, 5))
for i in range(5):
    for j in range(5):
        Y[i, j] = np.mean(X[i*2:(i+1)*2, j*2:(j+1)*2])

# 绘制示意图
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(X, cmap='hot')
axs[0].set_title('Original Image')
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(Y, cmap='hot')
axs[1].set_title('Average Pooling')
axs[1].axis('off')

plt.show()

在示意图中，左侧是原始图像，右侧是经过平均池化操作后的图像。平均池化将输入图像划分成若干个矩形区域，并取每个区域内像素点的平均值作为输出像素点的值。通过这种方式，平均池化能够保留图像的整体特征，对背景信息更加敏感。