深度学习中的下采样是什么？

下采样（Downsampling）是深度学习中常用的一种操作，用于减少数据的尺寸。它可以通过降低图像或特征图的分辨率来减少计算量和内存消耗，同时保留重要的特征信息。

在深度学习中，常用的下采样方式有两种：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

最大池化是指在每个池化窗口中选取最大值作为输出，将图像或特征图划分为不重叠的区域，并在每个区域中选择最大值。这种操作可以保留图像中最显著的特征，减少冗余信息。

平均池化是指在每个池化窗口中计算平均值作为输出，与最大池化类似，它也将图像或特征图划分为不重叠的区域，但是选择的是区域内的平均值。平均池化相对于最大池化来说，更加注重整体特征的平滑性。

通过下采样操作，可以减少数据的维度和尺寸，同时保留重要的特征信息，有助于提高模型的计算效率和泛化能力。