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深度学习—池化、padding的理解

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。 ...
机械革命无畏14

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