池化层

我正在学习神经网络，并且尝试使用卷积神经网络来进行图像分类和分割。我知道卷积神经网络使用卷积操作来卷积输入图像，并生成特征图，但我不太明白如何在神经网络中实现空间非线性变换。能否有一位专业人士指导我一下？我想知道如何在卷积层中应用非线性激活函数和池化层，从而生成...

在神经网络中，池化层作为卷积神经网络的核心组成部分，主要是用于缩小卷积层输出的特征图大小，减少计算量，防止过拟合，提升模型泛化能力。常见的池化方法包括最大池化、平均池化、L2池化、比例池化等。其中，最大池化是常用的一种，它选取特征映射中最显著的特征，提取最具代表性...