问：
最大池化如何帮助AlexNet成为图像处理的出色技术？
A：在创新的卷积神经网络AlexNet中，最大池化的概念被插入到具有多个卷积层的复杂模型中，部分目的是为了帮助拟合并简化神经网络在与专家所谓的图像处理中所做的工作一种“非线性下采样策略”。
AlexNet被认为是非常出色的CNN，赢得了2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛），这被视为机器学习和神经网络进步的分水岭事件（有人称其为计算机视觉的“奥林匹克”） ）。
在将训练分为两个GPU的网络框架中，有五个卷积层，三个完全连接的层和一些最大池实现。
本质上，最大池从神经元集合中获取输出的“池”，并将其应用于后续层的值。 理解这一点的另一种方法是，最大池化方法可以合并和简化值，以便更合适地拟合模型。
最大池化可以帮助计算梯度。 有人可以说它“减少了计算负担”或“缩小了过度拟合” –通过下采样，最大池化可实现所谓的“降维”。
降维处理的问题是模型过于复杂，难以通过神经网络运行。 想象一个复杂的形状，有许多小的锯齿状轮廓，而这条线的每一点都由一个数据点表示。 通过降维，工程师正在帮助机器学习程序“缩小”或采样更少的数据点，以使整个模型更简单。 这就是为什么如果查看最大池化层及其输出，有时可以看到对应于降维策略的更简单像素化。
AlexNet还使用称为整流线性单位（ReLU）的功能，并且在通过CNN处理图像时，最大池化可以补充此技术。
专家和参与项目的人员已经提供了丰富的视觉模型，方程式和其他详细信息，以显示AlexNet的特定构造，但是从一般意义上讲，您可以考虑将最大池合并或合并多个人工神经元的输出。 此策略是CNN总体构建的一部分，该CNN已成为尖端机器视觉和图像分类的代名词。
