零基础机器学习-----tensorflow里池化Pooling详解

池化Pooling max-pooling mean-Pooling（平均池化） stochastic-pooling（随机池化） 如图最常见的是，步长为二的窗口 我们一起来看图片中的左上角，1、8、7、1的最大值为8，故而，池化后的值，选取最大值为8 同样道理，以下方的蓝色四个值，1、8、7、1，他们四个的平均值为4.25 所以说，池化可以理解为进一步提取特征（在卷积之后），减少特征的数量 池化

>>阅读原文<<