最大池化與平均池化提取的特徵

在深度學習以及它在計算機視覺中的應用中，是否有可能分辨出這兩種類型的池化​​提取具有什麼樣的特徵？例如，是否可以說最大池提取邊緣？關於均值池，我們可以說類似的話嗎？

PS隨意推薦stackoverflow是否更合適。

我不會說這兩種提取特徵。相反，構造/提取特徵的是卷積層，而池化層將它們壓縮到較低的保真度。不同之處在於壓縮發生的方式，以及保留的保真度類型：

• 通過獲取塊中的最大激活來壓縮的最大池層。如果你有一個大部分是小激活但有一點大激活的塊，你會丟失關於低激活的信息。我認為這是在說“在這個一般區域中檢測到了這種類型的特徵”。
• 平均池層通過獲取塊中的平均激活來進行壓縮。如果大激活由負激活平衡，則整體壓縮激活看起來根本沒有激活。另一方面，您在前面的示例中保留了一些關於低激活的信息。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/291451