Deep learning 我们能用步幅和下采样代替平均池吗？_Deep Learning_Conv Neural Network_Pooling

Deep learning 我们能用步幅和下采样代替平均池吗？

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Deep learning 我们能用步幅和下采样代替平均池吗？,deep-learning,conv-neural-network,pooling,Deep Learning,Conv Neural Network,Pooling,《简单生活》讲述了如何用一个额外的卷积层和跨步r=2来取代最大池。但是，平均池是否可以实现同样的效果呢这篇文章的重点是说明可以学习池操作，而不是硬编码：我们强调，这种替代也可以被视为学习池操作，而不是修复它尽管他们只对最大池进行了实验，但结论似乎与其他池（如平均池）是可转换的，因为替换卷积层可能会学习到这种转换要点是，使用stride 2的简单卷积可以取代任何池操作。本文的重点是说明可以学习池操作，而不是硬编码：我们强调，这种替代也可以被视为学习池操作，而不是修复它尽管他们只对最

《简单生活》讲述了如何用一个额外的卷积层和跨步r=2来取代最大池。但是，平均池是否可以实现同样的效果呢

这篇文章的重点是说明可以学习池操作，而不是硬编码：

我们强调，这种替代也可以被视为学习池操作，而不是修复它

尽管他们只对最大池进行了实验，但结论似乎与其他池（如平均池）是可转换的，因为替换卷积层可能会学习到这种转换

要点是，使用stride 2的简单卷积可以取代任何池操作。

本文的重点是说明可以学习池操作，而不是硬编码：

我们强调，这种替代也可以被视为学习池操作，而不是修复它

尽管他们只对最大池进行了实验，但结论似乎与其他池（如平均池）是可转换的，因为替换卷积层可能会学习到这种转换

关键是，使用步长2的简单卷积可以取代任何池操作