Tensorflow 卷积神经网络（三）池化与采样

前一节的内容对卷积网络的padding，stride等概念有了介绍，这一节会需要回顾一下其中重要的几个概念包括池化（Pooling）、过采样（upsample）以及激活函数ReLU。首先我们根据一张经典的LeNet5网络来了解下降维也就是下采样。

可以看到，两个subsampling层将原来输入的28*28的图像数据见魏晨了14*14和5*5；

那么下采样是怎么实现的呢，实际上这个操作的执行就是池化，如上图所示，池化主要分为两种average个Max，在这里我们的卷积核大小设置为2*2，步长stride=2，所以原始输入的4*4的图像会被下采样成一个2*2的图像，这样就会有2*2一共4个元素，那么区别开卷积操作，池化是一个二次采样的过程，并不会有一个权值矩阵进行矩阵的乘法。所以分别对应的两种采样的方式是对原来kernel size大小的观察域里取均值或者是最大值，这样降低了维度也一定程度上保留了原来图像包含的信息。

这张图是stride=1的情况。下边举个例子看下对一张单通道黑白图片的采样过程可以看到结果，均值的情况结果是一张灰度的图，max的话则是把那一块偏向于白色（255）的值进行了最大程度的表征。

由此我们回到LeNet-5网络结构，看看其具体的代码实现过程；

说完了下采样，那一定有上采样，也就是维数的扩展，这里举个例子示例下

这个例子就是对邻近的一个维度进行等值的复制填充，从而从2*2扩展到4*4的纬度。具体的代码如下图所示

上采样和下采样介绍完了，这里看下激活函数ReLU，作为一个我们熟知的非线性激活函数有效的解决了sigmoid的梯度弥散和爆炸问题，我萌康康他的效果

最后

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