第二十八周学习笔记

第二十八周学习笔记 CS231n 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks(CNNs/ConvNets)） 池化层 ConvNet中，通常的操作是在连续的卷积层中定期插入池化层。这是为了逐渐降低表达的空间尺寸，从而减少网络的参数和计算量，进而控制过拟合。池化层使用取最大值的操作，在输入的每个深度切片上操作并在空间上将之resize，最通常的池化层形式是使用2×2的滤

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