Max Pooling和 Average Pooling的区别使用场景分别是什么?

池化操作时在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作,一般在卷积层后面都会接一个池化操作,但是近些年比较主流的ImageNet上的分类算法模型都是使用的max-pooling,很少使用average-pooling,这对我们平时设计模型时确实有比较重要的参考作用,但是原因在哪里呢? pooling作为一个对特征的操作,应该看具体任务。有论文提到,低层的网络对细节特征的响应更高,那么随着对特征的不断处理,高层的网络对抽象特征有更好的响应。pooling作为对特征的处理操作,也应该考虑,pooling前的数据是什么数据,数据代表了什么意义,数据的相关性是怎么样的。假设区分由不同点集构成