Average Pooling: 深入浅出解释卷积神经网络中的重要操作

Average pooling 是一种常用的卷积神经网络中的池化操作，主要用于减小卷积层输出的特征图的尺寸，同时保留其主要特征。在 Average pooling 中，将输入的特征图分成若干个大小相同的区域，对每个区域内的特征值取平均值，然后将这些平均值作为该区域的输出值，最终得到一个尺寸更小的特征图。

例如，假设输入特征图大小为 $H \times W$，池化操作的窗口大小为 $k \times k$，步长为 $s$，则经过 Average pooling 后得到的特征图大小为 $\left\lfloor\frac{H-k}{s}\right\rfloor+1 \times \left\lfloor\frac{W-k}{s}\right\rfloor+1$。

与 Max pooling 相比，Average pooling 更加平滑，可以减少特征图中的噪声，但同时也可能丢失一些局部最大值信息。