C4W1——卷积神经网络-3

1.9 池化层

Max（最大值）池化层


均值池化层

池化层小结：

1.10 卷积神经网络示例

1.11 为什么使用卷积？

图像较大时，全连接层的参数数量会非常庞大

卷积层的两个特点：

1. 参数共享：对图像的一部分有用的特征检测器（滤波器），对图像的另一部分也很可能是有用的
2. 稀疏连接：在每一个卷积层，输出值仅取决于一小部分输入值

卷积网络的搭建：