卷積神經網絡——輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層
/details/70198357 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷 ...
原文：卷積神經網絡示例（ 卷積層、池化層、全連接層）
池化層 Pooling layers 除了卷積層，卷積網絡也經常使用池化層來縮減模型的大小，提高計算速度，同時提高所提取特征的魯棒性。假如輸入是一個 矩陣，用到的池化類型是最大池化 max pooling ，執行最大池化的樹池是一個 矩陣，即f ，步幅是 ，即s ，執行過程非常簡單，把 的輸入拆分成不同的區域，這里用不同顏色來標記，對於 的輸出，輸出的每個元素都是其對應顏色區域中的最大元素值，下 ...
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