池化層透過降維操作（如最大池化、平均池化）壓縮特徵圖，減少計算量，保留關鍵資訊，同時提升模型對位置和變形的穩健性，是CNN中加速運算的重要部分！



<p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><span style="white-space: pre-wrap;">池化層透過降維操作（如最大池化、平均池化）壓縮特徵圖，減少計算量，保留關鍵資訊，同時提升模型對位置和變形的穩健性，是CNN中加速運算的重要部分！</span></p><div class="lexical__image center"><div class="lexical__imageWrapper"><img src="https://images.vocus.cc/6b1a9b81-c8a4-49ed-9150-f7679f62812d.gif" data-src="https://images.vocus.cc/6b1a9b81-c8a4-49ed-9150-f7679f62812d.gif" class="lazy" data-original-src="https://images.vocus.cc/6b1a9b81-c8a4-49ed-9150-f7679f62812d.gif" data-lowquality="true" data-width="800" data-height="450" data-retry="0" onerror="Number(this.dataset.retry) > 4 ? this.src='/static/default-error-img.svg': (() => {this.src=this.dataset.originalSrc; this.dataset.retry = Number(this.dataset.retry)+1;})()" alt="raw-image"></div><div></div></div><p class="lexical__paragraph"><br></p>

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池化層 Pooling