一种基于T-Max-Avg策略的池化方法

本发明涉及深度学习和图像处理技术领域，特别涉及一种基于T‑Max‑Avg策略的池化方法。包括如下步骤：步骤S1：对于每个池化窗口，通过参数K选取池化窗口中部分元素参与后续运算；步骤S2：将步骤S1中选取的部分元素和设定的阈值参数T进行大小比较，决定后续步骤中对元素进行的池化运算方式；步骤S3：根据步骤S2决定的池化运算方式，对池化窗口中选取的部分元素进行池化运算。本发明解决了传统池化算法中，最大池化使得部分特征信息丢失，平均池化使得图像特征模糊并且对噪声敏感的问题。