通过将pool_size增加到 （5x5），模型的准确性和损失如何变化？为什么会这样？

通过将pool_size增加到 （5x5），模型的准确性和损失如何变化？为什么会这样？

深度学习中的pooling层（池化层）用于减少图像的尺寸，使用窗口移动并在窗口内执行特定操作来实现这一目的。窗口大小是指pooling层使用的窗口的大小，这对模型的效果有以下影响：

• 窗口大小较小：窗口较小时，pooling层保留的信息较多，可以保留更多的细节和图像的纹理信息。这可能会使模型的准确性更高，但同时也可能会使模型的训练和测试时间变长。
• 窗口大小较大：窗口较大时，pooling层保留的信息较少，可以去除一些细节和纹理信息。这可能会导致模型的准确性降低，但同时也可以使模型的训练和测试时间缩短。

因此增大pool_size，准确率可能会微微下降，loss会变大一点点