说说自己对卷积和池化的理解

此类的文章应不断更新，以保持自己对某个概念的最新认识。

池化时，对邻域内特征点取最大，这样能更多的保留纹理特征。就像全国夜晚灯光分布图，最大值，也就是最亮的地方，能够更加反应整个图像的全局结构信息。如果被平均了，就反应不出最大值的特点，也就同样不能反应整个图像的全局结构。

对邻域内特征点取平均，也有它的作用，主要是取最大值容易导致各个区域之间的偏差增大。所以取最大和取平均各有优势。

卷积层也可以看作卷积场，是通过卷积算法后得到的一个特征场，对图像的一个邻域进行卷积就能得到该邻域的特征场。

亚采样层，可以看作具有采样的作用，即从大量的数据中取其一个，不过数学上处理的方法与通常的采样不同，是使用求取区域平均或最大值来选取一个值来代表一个区域的特征。从处理方式看，如果池化时选取的邻域均不相交，便能最大程度的减小变化后的特征场，使得特征场的特征值数量减少。随机池化介于最大值池化和平均池化之间。

所以卷积和池化并不是同一个问题的两种解决方式，而是可以相互配合的。先卷积得到特征场，再对特征场进行亚采样处理得到新的特征场。