标签：map 梯度 feature 像素 pooling 池化 全局 平均

平均池化（avgpooling）可以保留背景信息。在feature map上以窗口的形式进行滑动（类似卷积的窗口滑动），操作为取窗口内的平均值作为结果，经过操作后，

feature map降采样，减少了过拟合现象。前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，

这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变。

最大池化(maxpooling)可以提取特征纹理。减少无用信息的影响。maxpooling也要满足梯度之和不变的原则，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，

而其他像素的值直接被舍弃掉。那么反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0。所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，

也就是max id，这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到。

全局池化（global pooling）来获取全局上下文关系。不以窗口的形式取均值，而是以feature map为单位进行均值化。即一个feature map输出一个值。

标签：map,梯度,feature,像素,pooling,池化,全局,平均
来源： https://www.cnblogs.com/llfctt/p/12877185.html

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