3.3 CNN卷积神经网络基础知识-Pooling池化(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

3.3 CNN卷积神经网络基础知识-Pooling池化(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)   池化（Pooling） 池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数后的大多数输出还能保持不变。比如：当识别一张图像是否是人脸时，我们需要知道人脸左边有一只眼睛，右边也有一只眼睛，而不需要知道眼睛的精确位置，这时候通过

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