零基礎機器學習-----tensorflow裏池化Pooling詳解

池化Pooling max-pooling mean-Pooling（平均池化） stochastic-pooling（隨機池化） 如圖最常見的是，步長爲二的窗口 我們一起來看圖片中的左上角，1、8、7、1的最大值爲8，故而，池化後的值，選取最大值爲8 同樣道理，以下方的藍色四個值，1、8、7、1，他們四個的平均值爲4.25 所以說，池化可以理解爲進一步提取特徵（在卷積之後），減少特徵的數量 池化

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