最大池层vs跨步性能的卷积

Question

在大多数体系结构中，conv层之后是一个池层（max/avg等）。由于这些汇聚层只是选择前一层的输出（即conv），我们是否可以使用步长2的卷积并期望类似的精度结果和减少的工艺需求？

Answer 1

是的，可以做到。其解释在文件'Striving for simplicity: The all convolutional net'https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf。从纸张报价：

“我们发现，MAX-池可以简单地通过一个卷积 层没有精度损失增加步幅几个图像 识别基准换成”