計算機視覺基礎系列（python與opencv的操作與運用/tensorflow的基礎介紹）（二十六）---手寫數字識別之CNN（1）

在這裏，首先我們需要知道池化層的作用，這裏我們先介紹一下，平均池化（mean-pooling）和最大池化（max_pool）的含義和作用。這裏的作用是：

最直接的目的，就是降低了下一層待處理的數據量。比如說，當卷積層的輸出大小是32×32時，如果池化層過濾器的大小爲2×2時，那麼經過池化層處理後，輸出數據的大小爲16×16，也就是說現有的數據量一下子減少到池化前的1/4。當池化層最直接的目的達到了，那麼它的間接目的也達到了：減少了參數數量，從而可以預防網絡過擬合。