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娄底网站建设报价,WordPress自建图床API,唐山软件开发公司排名,网站建设合约具体内容卷积神经网络（CNN）基础与实践 1. 池化操作 池化是卷积神经网络（CNN）中的第二个基本操作，相较于卷积操作，它更容易理解。下面以最大池化（max pooling）为例进行详细说明。 假设我们有一个 44 的矩阵 A： [ A = \begin{pmatrix} 1 2 3 4 \ 5 2 3 4 \5 6 7 8 \9 10 11 12 \13 14 15 16\end{pmatrix}]要进行最大池化操作，我们需要定义一个大小为 (n_K×n_K) 的区域，这里我们取 (n_K = 2)。具体步骤如下：1. 从矩阵 A 的左上角开始，选取一个 2×2 的区域，即：[\begin{pmatrix}1 2 \5 6\end{pmatrix}]对这个区域内的元素应用最大池化操作，选取其中的最大值，记为 (B_1)，即 (B_1 = \max{1, 2, 5, 6} = 6)。2. 将 2×2 的窗口向右移动两列（通常移动的列数与所选区域的列数相同），选取新的区域：[\begin{pmatrix}3 4 \7 8\end{pmatrix}]同样进行最大池化操作，得到 (B_2 = \max{3, 4, 7, 8} = 8