池化层

缩减模型大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性 最大化操作就是只要在任何一个象限内提取到某个特征，它都会保留在最大池化的输出里。（保留其最大值）   Max pooling （最大池化）计算方法： 像卷积那样移动过滤器，不同的是每个区域不再相乘计算，而是取最大值作为输出层对应区域的值。 池化层并没有参数需要学习，但是有超级参数（HypeParameter）：f和s（过滤器大小和步幅） Eg

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