Pooling Layer：池化层

Posted 2020-11-25 shiliuxinya

1. 池化层：由1个filter组成，对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理，压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map，而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值，通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。

降采样处理：改变输入矩阵的高度和宽度，但不会改变通道数 / 深度

 

 

 

2.池化： 主要分为最大池化和平均池化

①最大池化：用filter依次扫描输入矩阵的局部，每次选取该区域的最大值

②平均池化：用filter依次扫描输入矩阵的局部，每次选取该区域的平均值

 

 

 

 

3. 池化层的运行：池化层一般放在卷积层之后，批量归一化或者激活函数之前

①输入：经过卷积层计算得到的feature map，实质上是宽w、高h、通道数k的矩阵

②计算：根据设置的padding=0、stride，用filter来最大池化或平均池化，压缩矩阵的宽度和高度，不改变通道数。

③输出：输出经过最大池化或平局池化的矩阵，通道数不变，宽度和高度的改变和卷积层的计算方式一致

 

高度和宽度的计算：

一般图片的高度宽度是一样的，卷积核的高度宽度也是一样的，设图片的高度/宽度=n，卷积核的高度/宽度=f，填充padding，步长s：

h_new or w_new =（N + 2 * padding - f）/ s +1　　（一般不在池化层做填充）