conv pooling与max pooling和average pooling的区别

Convolutional pooling、max pooling和average pooling都是CNN中常用的池化操作，它们的区别在于：

1. Convolutional pooling: 该类型的池化操作通常被称为“strided convolution”。它与标准的卷积操作非常相似，但是它只使用了一小部分的卷积核。它通过对输入数据的卷积输出进行下采样来实现池化操作，因此它可以降低输出特征图的维度，同时也可以保留一些重要的特征。

2. Max pooling: 该类型的池化操作基于每个池化窗口内的最大值进行操作。它通常用于减小特征图的大小，并将强烈的特征保留下来。它通常用于分类任务中。

3. Average pooling: 该类型的池化操作基于每个池化窗口内的平均值进行操作。它与max pooling相比，可以更好地保留特征的分布情况，因此它通常用于需要对特征进行平滑处理的任务中，比如图像分割。

总之，三种池化操作各有优缺点，具体使用哪种操作取决于具体的任务需求。