我从概念上理解 max/sum 池中发生的事情作为 CNN 层操作，但我看到这个术语“随时间变化的最大池”或“随时间变化的总和池”（例如，"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 论文尹金）。有什么区别？
【问题讨论】：
标签： machine-learning neural-network nlp convolution max-pooling
max-over-time pooling 通常应用在 NLP 中（不像普通的 max-pool，在 CNN 中很常见，用于计算机视觉任务），所以设置有点不同。
max-over-time pooling 的输入是一个特征图c = [c(1), ..., c(n-h+1)]，它是在一个长度为n 的句子上使用一个大小为h 的过滤器计算出来的。卷积运算与图像运算非常相似，但在这种情况下，它应用于单词的一维向量。这是paper中的公式（3）。
max-over-time pooling 操作非常简单：max_c = max(c)，即，它是一个在整个特征图上获得最大值的单个数字。这样做的原因，而不是像在 CNN 中那样“下采样”句子，是因为在 NLP 中，句子在语料库中自然具有不同的长度。这使得不同句子的特征图不同，但我们希望将张量减小到固定大小以最终应用 softmax 或回归头。如论文所述，它允许捕获最重要的
特征，每个特征映射中具有最高值的特征。
请注意，在计算机视觉中，图像通常1大小相同，例如28x28 或32x32，这就是为什么没有必要立即将特征图下采样到1x1。
Sum-pooling-over-time 是一样的。
1 现代 CNN 可以用不同大小的图像进行训练，但这要求网络是全卷积的，因此它没有任何池化层。详情请见this question。
【讨论】：
最大池化通常适用于二维特征平面中的区域，而随着时间的推移，最大池化沿一维特征向量发生。
这是斯坦福大学CS231n 的最大池化演示：
随时间推移的最大池化采用一维特征向量并计算最大值。 “随着时间的推移”只是意味着对于某些顺序输入（如句子）或您链接的论文中的句子中所有短语的串联，这是沿着时间维度发生的。
例如：
[2, 7, 4, 1, 5] -> [7]
【讨论】：