3.3 CNN卷積神經網絡基礎知識-Pooling池化(百度架構師手把手帶你零基礎實踐深度學習原版筆記系列)

3.3 CNN卷積神經網絡基礎知識-Pooling池化(百度架構師手把手帶你零基礎實踐深度學習原版筆記系列)   池化（Pooling） 池化是使用某一位置的相鄰輸出的總體統計特徵代替網絡在該位置的輸出，其好處是當輸入數據做出少量平移時，經過池化函數後的大多數輸出還能保持不變。比如：當識別一張圖像是否是人臉時，我們需要知道人臉左邊有一隻眼睛，右邊也有一隻眼睛，而不需要知道眼睛的精確位置，這時候通過

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