平均池化和最大池化适用场景
平均池化和最大池化分别适用于什么场景呢？
在卷积神经网络中，池化操作主要有两种。其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。如图2-4所示，池化过程是将输入图像平均划分成若干个矩形区域，最大的池化则是将池化区域的像素点取最大值，这种方式得到的特征图对纹理特征信息更加敏感；平均池化则是对池化区域内的图像取平均值，这种方式得到的特征信息对背景信息更加敏感，例如可以帮助分类。这种机制能够有效的原因在于，在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。对卷积神经网络进行池化处理可以降低卷积操作输出特征图的大小。首先，池化层缩小了卷积神经网络的规模，能够使卷积神经网络训练的权重数量得到明显下降。除此之外，池化层能够实现感受野的范围的增加。同时，池化层还能够在一定程度上克服过拟合的现象。池化层也有平移、缩放和旋转不变性等特点。池化层只能减小特征图的维度，但是不会改变特征图的数量。池化层不会增加训练的权重数量。在池化操作的过程中，还使用改变步长大小的方法来控制输出特征图的维度。
一般来说，当需要综合特征图上的所有信息做相应决策时，通常会用AvgPooling，例如在图像分割领域中用Global AvgPooling来获取全局上下文信息；在图像分类中在最后几层中会使用AvgPooling。因为网络深层的高级语义信息可以帮助分类器分类。在图像分割/目标检测/图像分类前面几层，由于图像包含较多的噪声和目标处理无关的信息，因此在前几层会使用MaxPooling去除无效信息。