池化層

縮減模型大小，提高計算速度，同時提高所提取特徵的魯棒性 最大化操作就是隻要在任何一個象限內提取到某個特徵，它都會保留在最大池化的輸出裏。（保留其最大值）   Max pooling （最大池化）計算方法： 像卷積那樣移動過濾器，不同的是每個區域不再相乘計算，而是取最大值作爲輸出層對應區域的值。 池化層並沒有參數需要學習，但是有超級參數（HypeParameter）：f和s（過濾器大小和步幅） Eg

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