保持原始模型输入层不变，加入BN层，Re LU，以及区域为2×2的最大池化层；之 后将图4.4所示的8个残差模块堆叠起来，模块中卷积层卷积核的设计可归纳为四组，分 别为[5×5×64]×2，[4×4×128]×2，[4×4×256]×2和[3×3×512]×2；其间使用1×1卷积核 调整数据维度，并每隔两个模块使用一次区域为2×2的最大池化层进行降参；在最后加 上全局平均池化（Global Average Pooling）层，1024个节点的全连接层，10个节点的输 出层，就构成了本章实验中所使用的卷积神经网络模型

这是一个关于卷积神经网络模型的技术问题，我可以回答。根据描述，该模型保持原始模型输入层不变，加入BN层、ReLU和2×2的最大池化层，然后堆叠8个残差模块，每个模块中卷积层卷积核的设计可归纳为四组，分别为[5×5×64]×2，[4×4×128]×2，[4×4×256]×2和[3×3×512]×2；其间使用1×1卷积核调整数据维度，并每隔两个模块使用一次区域为2×2的最大池化层进行降参；在最后加上全局平均池化层、1024个节点的全连接层和10个节点的输出层。

相关问题

matlab池化层作用

在深度学习中，池化层是一种常用的操作，用于减少特征图的尺寸并提取主要特征。Matlab中的池化层可以通过使用poolingLayer函数来实现。

池化层的主要作用有以下几点：
1. 降低特征图的尺寸：池化层通过将特征图划分为不重叠的区域，并对每个区域进行汇聚操作，从而减少特征图的尺寸。这有助于减少模型的参数数量和计算量，提高计算效率。
2. 提取主要特征：池化层通过对每个区域进行汇聚操作，例如最大池化或平均池化，可以提取出每个区域的主要特征。这有助于保留图像中的重要信息，并减少冗余信息。
3. 平移不变性：池化层在一定程度上具有平移不变性，即对于输入图像的平移操作，池化层的输出保持不变。这使得模型对于输入图像的位置变化更加鲁棒。

卷积神经网络池化层 作用

卷积神经网络中的池化层主要有两个作用：

1. 特征降维：池化层可以将输入的特征图进行降采样，减少特征图的尺寸。通过保留主要特征，丢弃冗余信息，可以有效地减少模型参数数量，降低计算量，并且可以防止过拟合。

2. 平移不变性：池化层在处理特征图时，通过对局部区域进行汇聚操作，可以使得模型对于输入的微小平移具有一定的不变性。这意味着即使输入图像发生轻微的平移变换，模型仍然能够从中提取出相同的特征。