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CNN中常见的池化操作只要是两种平均值池化和最大值池化最大值池化常用于分类任务是指在输入数据的局部区域内取最大值作为输出。最大池化的作用是降低特征图的尺寸减少参数数量并且提取输入数据中最显著的特征。平均池化操作是指在输入数据的局部区域内取平均值作为输出。与最大池化类似平均池化也可以降低特征图的尺寸减少参数数量并对输入数据进行平滑处理。除了能显著的降低参数量外还能够保持对平移、伸缩和旋转操作的不变性。例如153经过最大池化后是5左移一位531那么他还是8右移一位015还是5所以能够保持平移不变性。
