两句话讲清楚CNN中的Pooling和Dropout

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池化(Pooling)用于减少特征数量。最大值池化(Max Pooling)可提取图片纹理,均值池化(Average Pooling)可保留背景特征。

舍弃(Dropout),在神经网络训练过程中,将一部分神经元按照一定概率从神经网络中舍弃,使用时被舍弃神经元恢复链接。

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