【中文字幕】2017春季CS231n 斯坦福深度视觉识别课

concept : receptive field

• pooling layer:

Max pooling:

max pool with 2*2 filters and stride 2

(no overlap)

Generally, in pooling layer we don't use zero padding.

common setting:

filter size : 2/3 ; stride : 2

• Fully-connected layer

http://cs.standard.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html

pooling的作用：是为了使我们获得更少的参数，减小图片的尺寸在一定程度上就是减少了网络的参数。

pooling操作，我们只会简单在平面上减少尺寸，不会改变输入输出通道的个数。

pooling的过程应该没有任何的overlapping，也就是重叠的情况。、
最大池化的意义是再局部区域内找到显著性水平最明显的一个。

对于池化层来讲，更常用的做法是让它们没有任何重叠（即filter覆盖的区域不重叠），以达到降采样处理

最大池化常用于平均池化，好比是从activation map当中取出神经元最大激活值。

感觉翻译问题还是不少

其实还是不错的！（又看了一会）