池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling
池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling CNN網絡中常見結構是：卷積、池化和激活。卷積層是CNN網絡的核心，激活函數幫助網絡獲得非線性特徵，而池化的作用則體現在降採樣：保留顯著特徵、降低特徵維度，增大kernel的感受野。深度網絡越往後面越能捕捉到物體的語義信息，這種語義信息是建立在較大的
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