1. pooling layer
减少展示信息，以加快计算，还能增强检测到的特征的鲁棒性。
Hyper parameter
- f: filter size 小的卷积核捕获细微特征或局部信息，参数量相对较少。
- s: stride
- type:Max or average pooling
- 用的很少的：p=0—padding
这是一个确定的函数，手动输入或者交叉检验，不需要学习获得。
相当于f=2,stride=2（Maxpooling的超参数）的一个过滤器；
独立作用于各个channel
近似于把高、宽均缩小了两倍以上；
收集后的特征表明该特诊原来存在于原来的特征集合；没有收集到的表明特征可能不存在或者比较小。
输出大小
- Ouputsize: (n+2p-f)/s+1
层数惯例
惯例一：因为池化层没有权重和参数，所以把卷积层和池化合一块称为一层。
2. Fully connected layer
就是神经网络的单层网络而已；被叫做全连接是因为输入的每一个分量都与该层的所有结点相连。
Hyperparameter:
- W=[w1,w2,…wm]
- bias
一张图——>识别出一个数字
a随着层数的加深，高、宽减小，而通道数增加。
激活的输入量在减少。
参数的计算
5*5的filter+1个bias=26；26x8=208;
参数的选择
抄别人文献里的。
为什么卷积网络可以减少参数
- 参数共享：一个卷积核可以做很多次运算