卷积和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图像处理操作。

卷积是一种特殊的线性操作，通常用于图像处理中，通过将一个滤波器（卷积核）与图像进行卷积操作，从而提取图像中的特征。卷积操作可以使得图像中的特征得到局部映射，进而提取出不同的特征信息。在卷积操作中，卷积核与图像进行点乘计算，然后将结果相加，得到卷积后的特征图。

池化则是将卷积后的特征图进行下采样，从而减小特征图的尺寸，降低计算量。常见的池化方式有最大池化和平均池化。最大池化将每个池化区域中的最大值作为输出，平均池化则将每个池化区域中的平均值作为输出。池化操作可以使得特征图的尺寸变小，同时保留特征图中最显著的特征信息。

因此，卷积和池化的联系在于它们都可以提取图像中的特征信息。而区别在于，卷积操作通过卷积核与图像进行卷积，提取出图像中的局部特征，而池化操作则是对卷积后的特征图进行下采样，从而减小特征图的尺寸，降低计算量。