卷积神经网络中的池化是什么意思

pooling
理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。
经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。
一副2424的图像。用55卷积核卷积，结果是2020（四周各-2），经过22池化，变成10*10.

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