CNN中卷积和池化的作用？

“` 卷积有一个重要概念是卷积核，用法是对上一层feature map进行逐块扫描进行卷积计算得到新的feature map，用于获得新的feature map，每个卷积核代表了一种特征，即从前一层提取新的特征，并且减少了参数

<pre><code> 池化是为了防止图像特征提取中像素偏移对结果造成影响，因此做法是对扫描的每一块取最大值或平均值，
</code></pre>

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