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无论是最大值/平均值，池化都可以视为卷积，对吗？
区别在于 conv 有优化参数，而 pooling 没有，对吧？ - 例如池化过滤器的权重在学习过程中不会改变。
我还想知道 conv 和 pooling 的目标 和目标 之间有什么区别。
为什么我们使用每一层？
如果我们不使用每一层会发生什么？
最佳答案
卷积层
卷积层用于使用感受野检测输入字段中多个子区域中的(多个)模式。
池化层
池化层用于逐步减小表示的空间大小，减少网络中的参数数量和计算量，从而控制过拟合。
直觉上，特征的确切位置不如其相对于其他特征的粗略位置重要。
另外，您说“在学习过程中池中过滤器的权重不会改变”，并不总是必须有权重。例如，在 MAX_POOLING 层中，不需要权重:
关于neural-network - CNN中的Conv层和Pooling层有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43485361/
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