21007.()卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化(pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。

好的，让我们一起来看看这道题。 **题目：** 21007.()卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计，称为池化(pooling)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。 - A: 正确 - B: 错误 **答案：B** **解析：** 1. **池化（Pooling）的目的**： - 池化的主要目的是减少数据的空间维度，从而降低计算复杂度。 - 通过池化操作，我们可以提取图像中的主要特征，并忽略一些不重要的细节。 2. **池化的具体操作**： - 常见的池化方法有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 - 最大池化会选取局部区域的最大值，而平均池化则取局部区域的平均值。 3. **信息是否丢失**： - 池化确实会丢失一些信息，因为它是在对图像进行降维处理。 - 例如，在最大池化中，我们只保留了局部区域的最大值，其他值都被舍弃了；在平均池化中，虽然保留了所有值的信息，但这些值被平均了，因此也丢失了一些细节。 4. **分辨率的变化**： - 池化操作通常会缩小图像的尺寸，比如从一个 4x4 的区域变成 2x2 的区域。 - 这意味着图像的空间分辨率确实降低了。 **总结：** - 池化确实会丢失部分信息，并且会降低图像的空间分辨率。因此，题目中的说法是错误的。 希望这个解释对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎随时提问。