【深度学习】深入浅出神经网络框架的模型元件（池化、正则化和反卷积层）

文章目录
1 池化层
1.1 MaxPooling2D
1.2 MaxPooling1D：
1.3 AveragePooling2D
1.4 深度学习的可解释性|Global Average Pooling(GAP)
2 正则化
2.1 BatchNormalization
3 反卷积层
3.1 UpSampling2D
3.2 循环层（RNN）
3.3 GRU

1 池化层

1.1 MaxPooling2D

同样的我们看看官方的文档，对于最大池化的函数定义：

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