Max pool layer vs Convolution with stride performance

Question

在大多数体系结构中，conv层后面跟着一个池化层（max / avg等）。由于这些汇集层只是选择前一层的输出（即转换），我们是否可以使用带有步幅2的卷积并期望类似的精度结果和减少的过程需求？

Answer 1

是的，可以做到。它在论文'Striving for simplicity: The all convolutional net' https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf中进行了解释。引自论文：

  

＆＃39;我们发现max-pooling可以简单地用卷积替换   在几个图像上具有增加的步幅而不损失精度的层   认可基准＆＃39;