在OpenCV里学习常见问题汇编8
2023-09-14 09:10:32 时间
问题八:最大池化(Max Pooling)
前面学习过平均池化,里面提到有多种池化的方法,其中使用比较多的是最大池化。那么什么是最大池化呢?最大池化(max-pooling)即取局部接受域中值最大的点。
常用的池化方法有最大池化(max-pooling)和均值池化(mean-pooling)。根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:
(1)邻域大小受限造成的估计值方差增大;
(2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移。
一般来说,mean-pooling能减小第一种误差,更多的保留图像的背景信息,max-pooling能减小第二种误差,更多的保留纹理信息。与mean-pooling近似,在局部意义上,则服从max-pooling的准则。
max-pooling卷积核的大小一般是2×2。 非常大的输入量可能需要4x4。 但是,选择较大的形状会显着降低信号的尺寸,并可能导致信息过度丢失。 通常,不重叠的池化窗口表现最好。
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