池化層（pooling）的反向傳播是怎麼實現的
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在看卷積神經網路的時候，突然想起來池化是會改變特徵圖的尺寸的，那反向傳播是怎麼實現的呢。於是搜了一些部落格，感覺上面這個部落格寫得最清晰直觀，就從這個部落格裡面搬了點東西過來作為筆記。
pooling池化操作的反向梯度傳播
cnn網路中另外乙個不可導的環節就是pooling池化操作，因為pooling操作使得feature map的尺寸變化，假如做2×2的池化，假設那麼第l+1層的feature map有16個梯度，那麼第l層就會有64個梯度，這使得梯度
池化層反向傳播公式推導
池化層在深度學習網路架構中的作用包括 減少計算量 減少特徵圖尺寸,減少後面的層的計算量 上述是池化層的優勢,但是隨著研究的深入,池化層的劣勢也逐漸被發現,比如有實驗發現 均值池化不利於網路的收斂 至於網路穩定性的問題,也有文獻懷疑resnet這之類加深網路結構的優化會降低網路對目標位置誤差的魯棒性,...
池化層 Pooling 的反向傳播
參考部落格 cnn網路中另外乙個不可導的環節就是pooling池化操作，因為pooling操作使得feature map的尺寸變化，假如做2 2的池化，假設那麼第l 1層的feature map有16個梯度，那麼第l層就會有64個梯度，這使得梯度無法對位的進行傳播下去。其實解決這個問題的思想也很簡單...
反向傳播中的pooling層
pooling層是如何作用在反向傳播的過程中？曾經面試被問過這個問題，當時的回答是pooling不參與反向傳播，但是也沒深究是怎麼個不參與法。本文進行簡析。pooling通常分兩種 max和mean。由於pooling層會改變feature的尺寸，因此有如下假設成立 假設經過pooling後有n個梯...