用ReLu這個激活函數把負數的都變為０ (對filter沒有什麼作用的區域不繼續干擾後續)(紅色 > 0)
接下來學習一下 max pooling用法
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding = 'SAME')
size由2x2矩陣組成，這邊strides=2 所以一次移動2格再取最大值留下
MaxPooling結果
這樣就把圖片縮小1/4了到這邊第一層卷積層結束，明天再來了解第二卷積層跟最後幾層～
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