最大池化示例图

最大池化是一种卷积神经网络中的操作，它通过在输入数据上滑动一个固定大小的窗口，并在每个窗口内取最大值作为输出。这种操作可以有效地减少特征图的大小，从而降低计算复杂度和内存占用。 例如，假设我们有一个大小为4x4的输入特征图，我们想要将其缩小到2x2的大小。我们可以使用2x2的最大池化核在输入特征图上滑动，每次取一个2x2窗口内的最大值作为输出。这样，我们就可以得到一个大小为2x2的新特征图。