卷积神经网络（CNN）池化层-卷积神经网络-编程文章分享

在卷积层进行特征提取后，输出的特征图会被传递至池化层进行特征选择和信息过滤。池化层包含预设定的池化函数，其功能是将特征图中单个点的结果替换为其相邻区域的特征图统计量。池化层选取池化区域与卷积核扫描特征图步骤相同，由池化大小、步长和填充控制。

空间池化（也称为子采样或下采样）可降低每个特征映射的维度，并保留最重要的信息。空间池化有几种不同的方式：最大值，平均值，求和等。（MaxPooling：取滑动窗口里最大的值、AveragePooling：取滑动窗口内所有值的平均值）

在最大池化的情况下，我们定义一个空间邻域（例如，一个2 × 2窗口），并取修正特征映射在该窗口内最大的元素。当然我们也可以取该窗口内所有元素的平均值（平均池化）或所有元素的总和。在实际运用中，最大池化的表现更好。

上图展示了通过2 × 2窗口在修正特征映射（卷积+ ReLU 操作后得到）上应用最大池化操作的示例。

我们将2 x 2窗口移动2个单元格（也称为“步幅”），并取每个区域中的最大值。如图10所示，这样就降低了特征映射的维度。

池化的作用是逐步减少输入的空间大小。具体来说有以下四点：

完全连接层是一个传统的多层感知器，它在输出层使用 softmax 激活函数（也可以使用其他分类器，比如 SVM，但在本文只用到了 softmax）。“完全连接”这个术语意味着前一层中的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。

卷积层和池化层的输出代表了输入图像的高级特征。完全连接层的目的是利用这些基于训练数据集得到的特征，将输入图像分为不同的类。例如，我们要执行的图像分类任务有四个可能的输出，如图所示

除分类之外，添加全连接层也是一个（通常来说）比较简单的学习这些特征非线性组合的方式。卷积层和池化层得到的大部分特征对分类的效果可能也不错，但这些特征的组合可能会更好。

全连接层的输出概率之和为1。这是因为我们在完全连接层的输出层使用了 softmax 激活函数。Softmax 函数取任意实数向量作为输入，并将其压缩到数值在0到1之间，总和为1的向量。

卷积神经网络（CNN）池化层