[發錢] 簡答題

[ptt0211 (貓熊還是熊貓我分不清)]

池化(pooling)是機器學習中，
常常用到的一個概念，
基本上是計算每個區域內的資料，
再將原本區域內的資料，
都改成輸出計算後的結果。

以常見的最大池化(mac pooling)為例，
其作法可以簡單透過以下步驟理解：
讀取資料(圖片) ->
依照設定的池化大小對資料(圖片)分區 ->
尋找該區域內最大值 ->
將該區域內資料都改成該區最大值 ->
將這張資料(圖片)內所有區域都執行一次 ->
輸出結果(新的圖片)

實際範例可以參考這張圖片：
https://imgur.com/Icf4dFj
左邊是池化前，右邊是池化後。

請問，這樣做所帶來的狀況包含以下哪些選項？
(1) 增加資料數量
(2) 加速計算速度
(3) 減少資料數量
(4) 減緩計算速度
(5) 減少過擬合發生機率
(6) 增加過擬合發生機率
(7) 增加模型能判斷的物體種類數目
(8) 減少模型能判斷的物體種類數目

發給第一個答出預設答案的人，
本篇所有的P幣。

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※ 編輯: ptt0211 (140.114.252.46 臺灣), 06/05/2020 19:27:07
推 dube116: 收到感謝~