谈一谈关于max-pooling和average-pooling选取上的问题

个人感觉max-pooling的效果更好，虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样，但是max-pooling感觉更像是做了特征选择，选出了分类辨识度更好的特征。
对于图像的理解，average-pooling会保留图像的背景信息，max-pooling更多的保留纹理信息。
average-pooling更强调对整体特征信息进行一层下采样，在减少参数维度的贡献上更大一点，比如在一个很大很有代表性的模型中，DenseNet中的模块之间的连接大多采用average-pooling，在减少维度的同时，更有利信息传递到下一个模块进行特征提取。