CNN基础知识——池化（pooling）

     还有一种叫平均池化（Average Pooling）,就是从以上取某个区域的最大值改为求这个区域的平均值：   池化的作用： （1）保留主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合。 （2）invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)。 Pooling 层说到底还是一个特征选择，信息过滤的过程。也就是说我们损失了

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