18 2月 2026/2/18 02:57:51 池化层替换的创新思路：用步幅卷积实现降维的同时保留更多特征细节 本文深入探讨了用步幅卷积替换池化层的创新思路。详细介绍了池化层和卷积层的基本概念，分析了池化层的优缺点。阐述了步幅卷积的原理，并通过大量 PyTorch 示例代码展示其实现。说明了用步幅卷积替换池化层能在降维时保留更多特征细节，提高模型性能，还探讨了其应用场景、技术优缺点和注意事项，为深度学习模型优化提供了新思路。 Stride Convolution Pooling Layer Replacement Feature Detail Preservation