卷积神经网络的降采样、卷积步长、池化和正则化

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降采样、卷积步长、池化和正则化是卷积神经网络中常用的技术。降采样通过减少输出大小和计算次数来提高网络的效率和平移容忍度。卷积步长决定了卷积操作的距离，影响输出大小。最大池化和平均池化用于降低激活图的尺寸，提取重要特征。正则化则用于减少过拟合现象，常见的方法有L1和L2正则化以及Dropout。这些技术可以使卷积神经网络更加高效、具有平移不变性，并防止过拟合。
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