pooling什么意思 卷积神经网络pooling层有什么用？

卷积神经网络pooling层有什么用？

池的理论是图像中相邻的像素是相关的。

每隔一行采样一次图像，仍然可以看到结果。经过一层卷积后，输入图像大小变化不大，但卷积核-1减小。根据相邻数据的相关性，在每个NxN区域中，一般为2x2，一个数字代表原来的四个数字，这样可以在不损失太多信息的情况下将数据减少四倍。24*24图像。使用5*5的卷积核卷积，结果是20*20（每个-2左右），经过2*2的池化，就变成了10*10。通过池化，进一步缩小了数据规模，减少了训练时间。

深度学习难吗？

有毅力不难思考，有毅力不难思考，有毅力不难坚持

卷积神经网络（cnn）中为什么要有池化层？

主要有三点：

还有像最大池这样的非线性变换，可以提高网络功能的性能。

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