深度學習基礎--池化--Stochastic pooling(隨機池化)
Stochastic pooling(隨機池化)
計算過程
1）先將方格中的元素同時除以它們的和sum，得到概率矩陣；
2）按照概率隨機選中方格；
3）pooling得到的值就是方格位置的值。
使用stochastic pooling時(即test過程)，其推理過程也很簡單，對矩陣區域求加權平均即可。
在反向傳播求導時，只需保留前向傳播已經記錄被選中節點的位置的值，其它值都為0,這和max-pooling的反向傳播非常類似。
求值過程的例子
00+1.10.11+2.50.25+0.90.09+2.00.2+1.00.1+00+1.50.15+1.0*0.1=1.625
說明此時對小矩形pooling後的結果為1.625。
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