在卷积层后边加入一个池化层是为了增大感受野还是为了减少计算量

对于卷积神经网络来说，加入池化层的主要目的是为了减少计算量和参数数量，同时也可以增大感受野。池化层可以通过对特征图进行下采样来减少计算量，同时也可以通过池化操作来提取图像中的重要特征，从而增大感受野。但是，随着网络的深度增加，加入过多的池化层可能会导致信息丢失，因此需要在池化层的使用上做出权衡。

原文地址: http://www.cveoy.top/t/topic/brQx 著作权归作者所有。请勿转载和采集!