卷积与池化的区别与联系是什么

卷积和池化都是深度学习中常用的操作，但它们的作用不同。

卷积操作是将一个滤波器（也称为卷积核）应用于输入数据，以提取其中的特征。卷积操作可以捕捉图像、语音等数据中的空间或时间特征，通常用于图像处理任务中。卷积操作的主要作用是提取特征，使得模型能够更好地理解输入数据。

池化操作则是对输入数据进行降采样，以缩小数据的尺寸。池化操作可以减少模型的计算量，防止过拟合，并且可以保留重要的特征。通常使用最大池化或平均池化来实现池化操作。

卷积和池化的联系在于它们都是常用的卷积神经网络中的操作。在卷积神经网络中，通常会通过卷积操作来提取输入数据的特征，然后通过池化操作来减少特征图的尺寸，进一步提高模型的效率和准确性。因此，卷积和池化经常会被同时使用。