更新時間:2024-11-02 14:05:01作者:貝語網(wǎng)校
Pooling是一種在計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)中常見的操作,特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中。Pooling是一種下采樣技術(shù),用于減小輸入數(shù)據(jù)的尺寸,同時保留其關(guān)鍵特征。Pooling方法通過將鄰近的像素值合并為一個值,以減少空間維度并提高特征表示的抽象層次。常見的pooling方法包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)等。
1. max pooling:最大池化
2. avg pooling:平均池化
3. max-avg pooling:最大平均池化
4. spatial pooling:空間池化
5. feature pooling:特征池化
6. feature-wise pooling:特征無關(guān)池化
7. channel pooling:通道池化
8. spatial-temporal pooling:時空池化
9. global pooling:全局池化