我们介绍了一种简单而有效的方法，用于正则化大型卷积神经网络。该方法将传统的确定性池化操作替换为随机过程，即在每个池化区域内根据多项分布（由池化区域内的活动值决定）随机选择激活值。此方法无需设置超参数，并且可以与其他正则化方法（如丢弃法和数据增强）结合使用。在四个图像数据集上，我们的方法在不使用数据增强的情况下达到了当前最佳性能。