Pooling层：提升神经网络机器学习效率的关键

一、池化层是什么？

池化层是卷积神经网络的重要组成部分，通过缩小特征图（feature map）的尺寸，减少网络计算量，降低过拟合风险，从而提升机器学习的效率。同时，池化层也能够升高网络的视角，减轻对目标物体位置的依赖。池化层的主要作用有两个：一是加速运算，二是提取显著特征，为后续的分类工作提供基础。

二、Poly层

在池化层的基础上，poly层是一种可以在本质上实现max pooling功能的变体。与max pooling不同的是，除了选择一组最大值外，poly具有在特征映射中提取多个显着特征的能力。这通过对特定区域上所有值的平均值进行计算后，再与一组最大值相结合进行实现。Poly层可以较好地保留局部显著性，并通过提取有效特征来提升网络分类的准确性。

三、Max Pooling

max pooling作为一种常用的池化层方法，它简单直接，易于实现，由于其能够选取图像局部区域内最大的特征响应，从而对特征视觉上进行了优化。算法效率高，能够有效地减少网络的参数数量和计算量，能够减轻过拟合现象，保留特征信息，快速提升物体识别性能。max pooling模块常会使用2~3个超参数：池化窗口的大小、步长和padding方式，例如：

    
MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None, **kwargs)

四、Polluteing形式

polluteing层是一种特殊的池化层形式，与传统的pooling层不同，它不仅考虑最大值，还对不同卷积核的响应进行权重平均。polluteing的独特之处在于，在进行windows操作时，可以使用一些已知的复杂函数来代替原来的max或者average函数，增强层次性。表达式是一个积分，其中在原始数据的不同窗口上调用已知的映射函数。polluteing层具有一定的可变性，可以通过各种函数形式来实现区域查询和特征汇集，包括最大值、平均值、L2范数等。

代码示例：
x = tf.constant([
                   [[2.0], [1.0]], 
                   [[0.0], [3.0]]
                ])
pool = tf.nn.avg_pool(
        x,
        ksize=[1, 2, 2, 1],
        strides=[1, 2, 2, 1],
        padding="SAME"
    )
print(pool)

五、参数共享

池化层自己并没有可训练的参数，甚至记忆容易摧毁，它并不会把所有可知的东西存下来，而是尝试着在每个池化滤波器上公用一个权重数组，这是一种参数共享技巧，同时使得模型的学习更为稳定和灵活，降低了过拟合的风险。