历史：
应用场景：
image captioning, calssification,retrieval, detection, 分割、图像风格迁移
介绍：
池化：降维作用
逐层介绍：
FC层
对卷积的结果要使用**函数
卷积层：
做点积运算
最终得到一个**图
stride是滤波器的移动步长！
实际中会边界扩充，扩0行！
zero padding
例题：
总结：
K为2的奇数层
注意1x1的滤波器
卷积层的样子：
**层的宽高深与卷积层是完全相同的
池化层：
作用：使输出表达越来越小，越来越容易管理
主要是一个下采样的过程
常用池化方法：
max pooling
计算公式：