卷积神经网络池化方法综述

• 作者: 周长胜 李颖 胡志颖 袁铭阳 黄宏博
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 池化方法 池化层
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 360-372
• 页数: 13页
• 分类号: TP1

摘要

池化层是卷积神经网络的重要组成部分,池化层通过池化计算对经过卷积层后的特征图进行降维。随着卷积神经网络的发展,产生了许多新的池化方法代替传统的池化方法,在多类任务中取得了突破性进展。本文针对基于卷积神经网络的池化方法进行综述,对池化方法进行了分类,详细阐述了各种新的池化方法相较于传统池化方法的改进之处,介绍了池化方法的具体计算方法,并且对各种池化方法的效果进行了对比,最后给出了池化方法在主流数据集上的性能指标。