Konvolutionella nätverk innehåller nästan alltid någon form av rumslig poolning, och mycket ofta är det α × α max-pooling med α = 2. Max-pooling agera på de dolda skikten av nätverket, minska deras storlek med ett heltal multiplicativ faktor α. Den fantastiska biprodukten av att kasta 75% av dina data är att du bygger in i nätverket en viss variation med avseende på översättningar och elastiska förvrängningar. Emellertid, om du helt enkelt alternerar konvolutionella lager med max-pooling lager, prestanda är begränsad på grund av den snabba minskningen av rumslig storlek, och uppdelningen av pooling regioner. Vi har formulerat en fraktionerad version av max-pooling där α tillåts ta icke-integer värden. Vår version av maxpooling är stokastisk eftersom det finns massor av olika sätt att bygga lämpliga pooling regioner. Vi finner att vår form av fraktionerad max-pooling minskar övermontering på en mängd olika dataset: till exempel, vi förbättrar den senaste tekniken för CIFAR-100 utan att ens använda avhopp.
Fractional pooling REF infördes som ett sätt att avskriva den snabba minskningen av rumsliga dimensioner under nedsampling.
Fractional Max-Pooling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}