深度學習 | 深入解析CNN pooling 池化層原理及其作用

池化層作用機理 我們以最簡單的最常用的max pooling最大池化層爲例，對池化層作用機理進行探究。其他池化層的作用機理也大致適用這一機理，在這裏就不加入討論。 圖片和以下部分內容來自 CS231n 從上面左圖可以看到，使用了pool操作其實就是降低圖片的空間尺寸。右圖使用一個 2 × 2的 池化核（filter），以2爲步長（stride），對圖片進行max pooling，那麼會圖片就會尺寸

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