干货 | 五分钟教你学会图像识别,一读就懂!
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钟穗希 发自 普适极客
小普 报道 | 微信号 PUSHI AI
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特征不变性。也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性,池化操作就是图像的resize,平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片。
这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征,我们一看就能判断图像中画的是一只狗,图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息,而留下的信息则是具有尺度不变性的特征,是最能表达图像的特征。
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特征降维。我们知道一幅图像含有的信息是很大的,特征也很多,但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复,我们可以把这类冗余信息去除,把最重要的特征抽取出来,这也是池化操作的一大作用。
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在一定程度上防止过拟合,更方便优化
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最大池化(Max Pooling)。取不重叠的4个点的最大值。
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均值池化(Mean Pooling)。取不重叠的4个点的均值。
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高斯池化。借鉴高斯模糊的方法。(不常用)
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可训练池化。训练函数 ff ,接受不重叠的4个点为输入,出入1个点。(不常用)
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