一、池化算法的核心目标：特征抽象与计算优化 池化（Pooling）是深度学习模型中用于降维的核心操作，其核心目标是通过局部区域的数据聚合，实现两大功能： 特征不变性提升：通过下采样保留关键特征（如边缘、纹……
一、池化算法的本质：为什么需要池化？ 在卷积神经网络（CNN）中，池化层（Pooling Layer）是连接卷积层与全连接层的核心组件，其核心目标是通过降维和特征抽象提升模型的鲁棒性与计算效率。具体作用体现在三方面……
