人工智能教程012：创建卷积神经网络进阶（3）

2、TensorFlow 最大池化

由 Aphex34 (自己的作品) CC BY-SA 4.0， 通过 Wikimedia Commons 共享

这是一个最大池化的例子max pooling 用了 2x2 的滤波器 stride 为 2。四个 2x2 的颜色代表滤波器移动每个步长所产出的最大值。

例如 [[1, 0], [4, 6]] 生成 6，因为 6 是这4个数字中最大的。同理 [[2, 3], [6, 8]] 生成 8。 理论上，最大池化操作的好处是减小输入大小，使得神经网络能够专注于最重要的元素。最大池化只取覆盖区域中的最大值，其它的值都丢弃。

TensorFlow 提供了 tf.nn.max_pool() 函数，用于对卷积层实现 最大池化 。