day-16 CNN卷積神經網絡算法之Max pooling池化操作學習
利用CNN卷積神經網絡進行訓練時，進行完卷積運算，還需要接着進行Max pooling池化操作，目的是在儘量不丟失圖像特徵前期下，對圖像進行downsampling。 首先看下max pooling的具體操作：整個圖片被不重疊的分割成若干個同樣大小的小塊（pooling size）。每個小塊內只取最大的數字，再捨棄其他節點後，保持原有的平面結構得出 output
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