卷积神经网络的池化层

卷积神经网络的池化层用于削减特征数量。最早的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层所构成。池化层可以通过最大值池化或平均值池化的方式减少特征数量。最大值池化取每个小区域的最大值作为代表，平均值池化计算每个小区域的平均值作为代表。然而，在现代的神经网络中，池化层的应用逐渐减少，往往采用具有更大步长的卷积层来替代池化层。这样可以在一定程度上减少特征数量，同时保留更多的空间信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [卷积神经网络中池化层的详细介绍](https://blog.csdn.net/a486259/article/details/131311587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频 ](https://download.csdn.net/download/ccsss22/85577361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]