操作作用常用位置最大池化（Max Pooling）强特征提取、增强鲁棒性CNN 中间层平均池化（Avg Pooling）平滑特征旧架构或辅助层全局平均池化（GAP）替代全连接、减少参数模型末端步长卷积（Stride Conv）池化的可学习替代现代 ResNet/ConvNeXt卷积让网络看得更多，池化让网络看得更远。下期预告：全连接层（Fully Connected Layer）关注我一起学习深度

操作作用常用位置最大池化（Max Pooling）强特征提取、增强鲁棒性CNN 中间层平均池化（Avg Pooling）平滑特征旧架构或辅助层全局平均池化（GAP）替代全连接、减少参数模型末端步长卷积（Stride Conv）池化的可学习替代现代 ResNet/ConvNeXt卷积让网络看得更多，池化让网络看得更远。下期预告：全连接层（Fully Connected Layer）关注我一起学习深度

操作作用常用位置最大池化（Max Pooling）强特征提取、增强鲁棒性CNN 中间层平均池化（Avg Pooling）平滑特征旧架构或辅助层全局平均池化（GAP）替代全连接、减少参数模型末端步长卷积（Stride Conv）池化的可学习替代现代 ResNet/ConvNeXt卷积让网络看得更多，池化让网络看得更远。下期预告：全连接层（Fully Connected Layer）关注我一起学习深度

我们正在见证的，不仅是技术的迭代，更是范式的转移。从为特定任务设计模型，到构建能够理解并生成我们复杂世界的通用基础模型，生成式AI正在重新定义创造力的边界。这场旅程才刚刚开始。以上是我的个人看法，欢迎各位大佬评论区补充😊。

我们正在见证的，不仅是技术的迭代，更是范式的转移。从为特定任务设计模型，到构建能够理解并生成我们复杂世界的通用基础模型，生成式AI正在重新定义创造力的边界。这场旅程才刚刚开始。以上是我的个人看法，欢迎各位大佬评论区补充😊。