为我的 CNN 选择最佳池化类型

Question

我发现最大池化是池化中最常用和首选的类型，无论我需要提取的图像数据或特征对我来说听起来多么可笑 例如，我正在检测糖尿病视网膜病变，我需要从视网膜图像中提取一些微特征，所以为什么不选择平均池化或最小池化

Answer 1

Max pooling 对图像数据更有效，但正如您猜想的那样，它不一定对音频数据也更有效。平均池化是音频数据的合理替代方案。但是，通常最好同时尝试这两种方法，看看哪一种更适合您的情况。最小池化没有多大意义，因为在神经网络中，我们对激活度较高的特征赋予了更大的权重。