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1、什么是池化？ 我们因而役使卷积后的特性，是因为图像秉赋“静态型”的性能，也就代表在一个图像区域的表征极有可能在另一个区域一模一样适用。为此，当俺们描述一个大的图像的时候就可以对不同岗位的特性拓展聚拢统计（譬如：得以约计图像一个区域上的之一特定特征的附加值 or 最大值）这种统计法子不仅仅何尝不可滑降纬度，还不容易过拟合。这种集聚统计的操作就称之为池化，或平均池化、最大池化。 2、池化的作用？ （1）保留显要特征的并且减缩参数（下降纬度，类似PCA）和计量量，曲突徙薪过拟合 在由此卷积收获了

作者：Ole Dreessen 人工智能应用需要大量的能源消耗，通常以服务器群或昂贵的现场可编程门阵列（FPGA）的形式出现。挑战在于提高计算能力，同时保持较低的能耗和成本。现在，人工智能应用正在看到强大的智能边缘计算所带来的巨大转变。与传统的基于固件的计算相比，基于硬件的卷积神经网络加速以其惊人的速度和功能开创了计算性能的新时代。通过使传感器节点能够做出自己的决策，智能边缘技术大大降低了 5G 和 Wi-Fi 网络的数据传输速率。这为新兴技术和独特的应用提供了动力，这在以前是不可能的。例如，