版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41417982/article/details/81412076构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一定...

参考网址：https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最...

原文地址：https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062池化层作用机理我们以最简单的最常用的maxpooling最大池化层为例，对池化层作用机理进行探究。其他池化层的作用机理也大致适用这一机理，在这里就不加入讨论。图片和以下部分内容来自CS231n从...