深度學習基礎--池化--Overlapping Pooling(重疊池化)

Overlapping Pooling(重疊池化)   alexnet中提出和使用。   相對於傳統的no-overlapping pooling，採用Overlapping Pooling不只能夠提高預測精度，同時必定程度上能夠減緩過擬合。   相比於正常池化（步長s=2，窗口z=2） 重疊池化(步長s=2，窗口z=3) 能夠減小top-1, top-5分別爲0.4% 和0.3%；重疊池化能夠避

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