原連接：https://blog.csdn.net/XX_123_1_RJ/article/details/86677482

池化的原理或者是過程：pooling是在不同的通道上分開執行的（就是池化操作不改變通道數），且不需要參數控制。然后根據窗口大小進行相應的操作。一般有max pooling、average pooling等。

一. 池化層主要的作用

首要作用，下采樣（downsamping）
降維、去除冗余信息、對特征進行壓縮、簡化網絡復雜度、減少計算量、減少內存消耗等等。各種說辭吧，總的理解就是減少數量。
實現非線性（這個可以想一下，relu函數，是不是有點類似的感覺？）。
可以擴大感知野
可以實現不變性，其中不變性包括，平移不變性、旋轉不變性和尺度不變性。

參考連接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620
https://www.zhihu.com/question/36686900
https://blog.csdn.net/LIYUAN123ZHOUHUI/article/details/61920796

二. 池化主要有哪幾種：

一般池化（General Pooling）：其中最常見的池化操作有平均池化和最大池化：

　　　　平均池化（average pooling): 計算圖像區域的平均值作為該區域池化后的值。

　　　　最大池化（max pooling）： 選圖像區域的最大值作為該區域池化后的值。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的池化层的作用和种类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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