1樓：
所有net幾乎都非中心對稱，因此不能直接認為MaxPooling和MinPooling只是簡單的相反關係。
而主流net都會使用relu或relu的變種作為activation function，這是用於產生sparse elements的，所以每次relu隻後將產生大量0 element。此時使用最小池化，輸出結果幾乎全為0。
2樓：gybeforever
我認為是和啟用函式有關係的，無論是sigmoid還是relu，Z值越大啟用函式值越大，最後影響到下一層，傳遞下去，輸出層z越大，那麼概率就越大。
看輸出層，z越大，也就是意味著能更好的分類。所以這裡是選取最大值，如果啟用函式，在z大的一端反而更小，那麼就應該取最小值了。
3樓：JustDoItHeart
影象轉換之後，每個畫素點都會對應乙個值，轉換為矩陣之後。一般值的取值是0~255（0是黑色），在用池化的時候，如果用最小值，可能只會提取出黑色，不會提取出影象的特徵。
最大池化是更多的保留影象的特徵紋理，而平均池化是更多的保留影象的背景資訊
4樓：劉冬煜
將第一層卷積層和最末層權值乘以負一，除最末層的所有偏置量也都乘以負一，這樣的話，你把所有最大池化改成最小池化，結果一模一樣。說明最大池化和最小池化的解空間是相等的。
用最大池化是前輩們的習慣，你如果硬生生要用最小池化也無妨。
補充：這裡我也有說的不是很嚴謹的地方。最大池化和最小池化解空間一樣僅僅針對中心對稱的函式，如sigmoid、tanh、linear等等，如果是ReLU等，最小池化甚至會讓你的神經網路輕易過擬合甚至無法訓練（因為你的網路池化層的輸出結果大面積被0佔據，偏置量很容易成為了控制輸出的主力）。
5樓：弱雞
min pooling和所有點乘以個-1再Maxpooling有區別麼？不就是train出來的weight都變了個符號？
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