B站吳恩達深度學習視頻筆記（25）——池化層（Pooling）

池化層 除了卷積層，卷積網絡也**經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特徵的魯棒性，**我們來看一下。 先舉一個池化層的例子，然後我們再討論池化層的必要性。假如輸入是一個4×4矩陣，用到的池化類型是最大池化（max pooling）。執行最大池化的樹池是一個2×2矩陣。執行過程非常簡單，把4×4的輸入拆分成不同的區域，我把這個區域用不同顏色來標記。對於2×2的輸出，輸出的每

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