MaxPooling的作用

maxpooling主要有两大作用

1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度)
2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力

(1) translation invariance:

这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需要识别出来,这个数字1可能写的偏左一点(图1),这个数字1可能偏右一点(图2),图1到图2相当于向右平移了一个单位,但是图1和图2经过max pooling之后它们都变成了相同的8x8特征矩阵,主要的特征我们捕获到了,同时又将问题的规模从16x16降到了8x8,而且具有平移不变性的特点。图中的a(或b)表示,在原始图片中的这些a(或b)位置,最终都会映射到相同的位置。

 

(2) rotation invariance:

下图表示汉字“一”的识别,第一张相对于x轴有倾斜角,第二张是平行于x轴,两张图片相当于做了旋转,经过多次max pooling后具有相同的特征

 

(3) scale invariance:

下图表示数字“0”的识别,第一张的“0”比较大,第二张的“0”进行了较小,相当于作了缩放,同样地,经过多次max pooling后具有相同的特征

 

posted @ 2018-03-30 08:04  郭耀华  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏