因为卷积核比较小

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即便我们做完了卷积处理，图像依然很大，这时候需要池化层来对数据进行降维操作： 池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作，例如最大池化或平均池化，来减少特征图的大小。 比如原图是，我们用个的采样窗口对原图进行下采样，最终可以将原图下采样为个的小图。


这个操作其实就是降低图片的像素，从高清图变成模糊图，这样既保留了主要 越南 whatsapp 号码列表 特征信息，还有效的过滤掉了图片中的干扰信息，减少了向下阶段传递的数据量。 池化层可以更有效的降低数据维度，大大减少参数和运算量，同时还可以避免过拟合现象的发生。


卷积层和池化层提取出的特征，输入到全连接层进行训练和学习，由于大大减少了参数量，丢弃了干扰特征，使得训练成本和复杂度大大降低。 四、应用场景 在计算机视觉领域有广泛的应用，以下是些的应用场景： 图像分类：可以将图像分为不同的类别，如识别手写数字、识别动物、识别物体等。


目标检测：可以在图像中定位和识别多个目标。这在自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域有重要应用。 图像分割：可以用于图像分割，即将图像中的每个像素分配到不同的类别。这在医学图像分析、自然语言处理等领域有广泛应用。