概念
池化層（Pooling Layer）是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種層級(jí)結(jié)構(gòu)，用于減小輸入數(shù)據(jù)的空間尺寸，從而降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，減少過擬合，并且在一定程度上提取輸入數(shù)據(jù)的重要特征。池化層通常緊跟在卷積層之后，用于縮小卷積層輸出的尺寸。
常見的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）：
最大池化（Max Pooling）： 在最大池化操作中，對(duì)于每個(gè)池化窗口，輸出的值是窗口內(nèi)元素的最大值。最大池化有助于保留輸入數(shù)據(jù)中的顯著特征，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的空間維度。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-657195.html
平均池化（Average Pooling）： 在平均池化操作中，對(duì)于每個(gè)池化窗口，輸出的值是窗口內(nèi)元素的平均值。平均池化也有助于降低數(shù)據(jù)的維度，但相較于最大池化，可能會(huì)丟失一些局部細(xì)節(jié)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-657195.html
代碼實(shí)現(xiàn)
import tensorflow as tf
# 創(chuàng)建一個(gè)輸入張量
input_data = tf.constant([[[[1], [2], [3], [4]],
[[5], [6], [7], [8]],
[[9], [10], [11], [12]],
[[13], [14], [15], [16]]]], dtype=tf.float32)
# 進(jìn)行最大池化操作
max_pooling = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='valid')
max_pooled_data = max_pooling(input_data)
# 進(jìn)行平均池化操作
avg_pooling = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='valid')
avg_pooled_data = avg_pooling(input_data)
print("原始數(shù)據(jù)：")
print(input_data.numpy())
print("最大池化后的數(shù)據(jù)：")
print(max_pooled_data.numpy())
print("平均池化后的數(shù)據(jù)：")
print(avg_pooled_data.numpy())
到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-62-池化層的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
