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tf.nn.conv2d() 函数来计算卷积，weights 作为滤波器，[1, 2, 2, 1] 作为 strides。TensorFlow 对每一个 input 维度使用一个单独的 stride 参数，[batch, input_height, input_width, input_channels]。我们通常把 batch 和 input_channels （strides 序列中的第一个第四个）的 stride 设为 1。
tf.nn.max_pool() 函数实现最大池化时， ksize参数是滤波器大小，strides参数是步长。2x2 的滤波器配合 2x2 的步长是常用设定。
ksize 和 strides 参数也被构建为四个元素的列表，每个元素对应 input tensor 的一个维度 ([batch, height, width, channels])，对 ksize 和 strides 来说，batch 和 channel 通常都设置成 1。
池化层并不是很受青睐。部分原因是：
- 现在的数据集又大又复杂，我们更关心欠拟合问题。
- Dropout 是一个更好的正则化方法。
- 池化导致信息损失。想想最大池化的例子，n 个数字中我们只保留最大的，把余下的 n-1 完全舍弃了。