一些概念

在圖像處理中，卷積常常做爲特徵提取的有效方法。一幅圖像在通過卷積 操做後獲得結果稱爲特徵映射（Feature Map）。

 

匯聚層（Pooling Layer）也叫子採樣層（Subsampling Layer），或者直譯爲池化層 其做用是 進行特徵選擇，下降特徵數量，並從而減小參數數量 : 卷積層雖然能夠顯著減小網絡中鏈接的數量，但特徵映射組中的神經元個 數並無顯著減小。若是後面接一個分類器，分類器的輸入維數依然很高，很 容易出現過擬合 . 爲了解決這個問題，能夠在卷積層以後加上一個匯聚層，從 而下降特徵維數，避免過擬合 .匯聚層也能夠看作是一個特殊的卷積層，卷積核 大小爲m×m，步長爲s×s，卷積核爲max函數或mean函數。過大的採樣區 域會急劇減小神經元的數量，會形成過多的信息損失