机器学习/深度学习入门：CNN池化层

池化层也叫下采样层，对输入的特征图进行压缩，1.使特征图变小，简化网络计算复杂度；2.进行特征压缩，提取主要特征；3.降低过拟合，减小输出大小的结果，它同样也减少了后续层中的参数的数量。其具体操作与卷基层的操作基本相同，只不过下采样的卷积核为只取对应位置的最大值、平均值等（最大池化、平均池化），并且不经过反向传播的修改。 pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在

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