深度学习—池化、padding的理解

1、池化层的理解   pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大kernel的感受野。另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性。   池化层可对提取到的特 … Continue reading 深度学习—池化、padding的理解