第二十八週學習筆記

第二十八週學習筆記 CS231n 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks(CNNs/ConvNets)） 池化層 ConvNet中，通常的操作是在連續的卷積層中定期插入池化層。這是爲了逐漸降低表達的空間尺寸，從而減少網絡的參數和計算量，進而控制過擬合。池化層使用取最大值的操作，在輸入的每個深度切片上操作並在空間上將之resize，最通常的池化層形式是使用2×2的濾

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